本课程的第五次上机作业专注于数字图像处理的核心技术，包括滤波、边缘检测及图像增强等实践操作，旨在加深学生对理论知识的理解与应用能力。
数字图像处理上机作业五涵盖了多个关键知识点，包括图像噪声的处理、滤波方法以及边缘检测技术。
1. **图像噪声处理**：在实际应用中，图像常常会受到高斯白噪声及椒盐噪声的影响。高斯白噪声是一种随机分布的噪音，会使整个图像看起来模糊不清；而椒盐噪声则是二值形式的干扰，在图像上表现为一些像素突然变亮或变暗的现象。MATLAB 中可以通过 `imnoise` 函数来添加这两种类型的噪点。
2. **空域滤波**：为了减少这些噪点的影响，可以使用邻域平均平滑和中值滤波等方法进行处理。其中3x3 和 5x5 的卷积核用于实现不同大小的邻域内像素值的计算，进而达到图像平滑的效果。在MATLAB 中利用 `imfilter2` 函数来执行空域卷积操作。
3. **频域滤波**：另外，在频域中处理还可以采用理想低通或Butterworth 二阶滤波器进行噪声抑制和图像优化。通过傅里叶变换将图像转换到频率空间，然后应用相应的滤波器以减少高频成分的干扰，并利用逆傅立叶变换恢复平滑后的图像。
4. **边缘检测**：Sobel算子、Canny算子、Prewitt算子以及Laplacian of Gaussian (LOG) 算法都是常用的边缘提取工具。这些方法通过不同的梯度计算和阈值处理来识别图像中的边界信息，MATLAB 的 `edge` 函数支持多种算法的实现。
5. **CT 图像重建**：对于医学成像来说，从CT扫描数据中恢复出清晰的二维或三维图像是一项重要任务。作业提供了0到180度范围内的投影数据（存于Data.mat文件），学生需要利用这些信息通过逆投影技术来重构图像。MATLAB 提供了 `radon` 和 `iradon` 函数用于实现这一过程。
综上所述，这项作业要求掌握从基础的噪声处理技巧到复杂的边缘检测和CT重建算法在内的多个方面知识和技术应用能力。
5星
