python添加高斯噪聲和椒鹽噪聲，實現中值濾波和均值濾波，實現Roberts算子和Sobel算子

寫在前面

HIT大三上學期視聽覺信號處理課程中視覺部分的實驗一，經過和學長們實驗的對比發現每一級實驗要求都不一樣，因此這里標明了是2019年秋季學期的視覺實驗一。

由於時間緊張，代碼沒有進行任何優化，實驗算法僅供參考。

實驗要求

1. 實現給圖像添加高斯噪聲和椒鹽噪聲 ，要求顯示添加噪聲之后的結果圖。
2. 實現圖像的空域濾波：中值濾波和均值濾波算法，並選取適合的方法對1中的圖像進行平滑處理，要求顯示處理之后的結果。
3. 實現圖像的邊緣檢測：Roberts算子和Sobel算子。
4. 選做：實現對BMP文件頭的讀取，並解析BMP圖像文件。 PS：圖像單通道形式讀取

實驗代碼

代碼首先貼在這里，僅供參考

源代碼

知識總結

這一部分總結實驗過程中查詢的博客，介紹完成本實驗所需的知識，並對其記錄以便之后復習。

首先需要實現一個對bmp文件讀取的程序，這里首先需要了解bmp圖像的格式
BMP文件格式詳解（BMP file format）
這里我使用的文件讀取方式是pack和unpack
python中struct.pack()函數和struct.unpack()函數
Python使用struct處理二進制(pack和unpack用法)

bmp文件讀取程序中，如何保存讀出的圖像數據自己決定，但最好使用numpy庫將其保存為數組，方便后續進行各種處理。（這里我選擇將其按像素點儲存為一維數組，理解上較為簡單，但后續算法實現需要算一下下標，導致程序不是很簡潔。）

接下來進行的各種操作都是在灰度圖上進行的，因此首先需要將bmp圖像數據轉化成灰度圖像數據
圖像處理：圖像灰度化

之后是實現高斯噪聲和椒鹽噪聲
高斯噪聲和椒鹽噪聲的python程序實現

均值濾波和中值濾波
圖像處理：中值濾波&均值濾波

Roberts算子和Sobel算子
灰度圖像--圖像增強 Robert算子、Sobel算子

實驗總結

很簡單的一個實驗，總時間加起來大致6個小時左右（后面幾個算法程序結構都是完全一樣的，看懂算法原理直接替換核心代碼就可以了。