實(shí)驗(yàn)四數(shù)字圖像濾波及邊緣檢測(cè)-wenkub
2023-05-23 08:58:51 本頁(yè)面
【正文】 B = Medfilt2(A)。 中值濾波的基本原理 ? 中值濾波的基本原理是把數(shù)字圖像或數(shù)字序列中一點(diǎn)的值用該點(diǎn)鄰域中各點(diǎn)值的中值替代。 ? 圖像分割是圖像檢索、識(shí)別和圖像理解的基本前提。 了解圖像邊緣檢測(cè)。 利用 MATLAB提供的函數(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像處理。 ? 圖像中值濾波 ? 中值濾波是基于排序統(tǒng)計(jì)理論的一種能有效抑制噪聲的非線性信號(hào)處理技術(shù)。 ? 例如：有一個(gè)序列為 (2 ,3 ,4 ,5 ,6) ,這個(gè)序列的中值為 4。 (缺省窗口大小為 [3 3]) 函數(shù)： imnoise() 格式： J=imnoise(I,type,……) type: ‘gaussian’ Gauss白噪聲 ‘ salt amp。 pepper’,D) ‘speckle’ 乘法噪聲參數(shù)設(shè)置 : J=imnoise(I,’ speckle’,V),使用公式 J=I+n*I,向圖像 I中加入乘法噪聲 ,其中 n是均值為 0,方差為 V均勻分布的隨機(jī)噪聲 .(V的缺省值為 ) x=imread(‘39。 i=rgb2gray(x)。gaussian39。 j2=imnoise(i,39。 subplot(2,2,3)。,)。39。 ? i=rgb2gray(x)。salt amp。 subimage(j)。 ? d=medfilt2 (j ,[5 5])。 ? 分割算法 借助灰度圖像中像素灰度值的兩個(gè)性質(zhì)：不連續(xù)性和相似性。 ? 串行算法 前期處理的結(jié)果可被其后的處理過(guò)程所利用。 ? 兩個(gè)具有不同灰度值的相鄰區(qū)域之間總存在邊緣。 梯度算子； 拉普拉斯算子； 綜合正交算子。 MATLAB實(shí)例 ? 提取二進(jìn)制圖像的輪廓。clean39。fill
試題試卷相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1