線性濾波器ppt課件-免費閱讀
【正文】 for M = 1:30 for N = 1:50 I = I + filter2(h,I)。 N=2,5,10,20,30處理的結(jié)果 Matlab源碼： I = imread(39。1,4,1。 線性濾波器在二值圖像中的應(yīng)用 在灰度圖像中的一類特殊的圖像，灰度值只由 0， 1 （連續(xù)模型）或者 0， 255（離散模型）兩個值組成，稱為 二值圖像 ，也被稱為像形狀（ shape），因為二值圖像的信息實際等同于圖像支撐集 W中的一個子集 X∈ W。)。可以通過圖像銳化來強化邊緣，突出被模糊部分的界線。 I = double(I)。 Image = imread(39。 [w,h] = size(I)。在離散算法中，先將 ?u ∕?t = △ u 的左邊轉(zhuǎn)化為差分的形式 ( ut u0 )∕t = △ u0 即 ut = u0 + t△ u0 離散情況下，計算是針對每一個像素 (i,j)進行 (ut)i,j = (u0)i,j+t(△ u0)i,j (△ u0)i,j= (uxx)i,j+ (uyy)i,j = ((ux)x)i,j + ((uy)y)i,j 原圖 噪聲圖像 熱傳導方程在迭代次數(shù)為 10， 5， 2的去噪結(jié)果 Image = imread(39。假設(shè) u0在 x點附近 C2連續(xù)，不失一般性，令 由 Taylor展式 00 2 ( , )1( ) ( )h D x hM u x u y d yh?? ?0 ( 0 , 0) , ( , ) ( , )x y x y D x h? ? ?? ?220 0 0 0 0201( ) ( 0 ) ( 0 ) ( ) ( )2 ( ) ( )x x y yxyu y u D u y u x u yu x y o h? ? ? ? ???其中 D表示微分算子，因此 ? ?00 2( 0 , )002 2 2 2( 0 , )0 0 01( 0 ) ( )( 0 ) ( 0 )11( ) ( ) 2( ) ( )2hDhDhx x y y x yM u u y dyhu D u ydyh u x u y u x y o h?????? ? ????? ? ?????第一項： 0022( 0 , ) ( 0 , )200211( 0 ) ( 0 )1( 0 ) ( 0 )D h D hu d y u d yhhh u uh?????? ? ???? ?0 0 022( 0 , ) ( 0 , )0022( 0 , ) ( 0 , )2222000 0 0 011( 0) ( ) ( )11( ) ( )( ) ( 0 ) c os ( ) ( 0 ) si n0xyD h D hxyD h D hhhxyD u dy u x u y dyhhu x dy u y dyhhu r drd u r drd??????? ? ? ?? ? ? ?? ? ? ?? ? ? ??????? ? ? ?第二項： 22 3 20022( 0 , ) 0 020( ) ( 0 )1
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