圖像去噪處理的研究及matlab仿真畢業(yè)論文(編輯修改稿)
2024-10-01 15:47 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 而中值濾波 則是永鄰域灰度代替該點(diǎn)灰度，所以 ，中值濾波器 對(duì)噪聲的抑制作用 要比均值濾波器差 。但對(duì)于 來自 脈沖 信號(hào)的 干擾 作用 來 說 ，中值濾波 卻很管用 。不過， 這兩中去噪手段在 平滑圖像的同時(shí) 也 會(huì)使 原來圖像的輪廓變得有些模糊 ， 而且 窗口寬度越寬，噪音平滑效果越好， 相應(yīng)的圖像就越模糊 ，也是均值濾波和中值濾波的缺點(diǎn)所在 。 4 傳統(tǒng)方法 去噪及 MATLAB 仿真 Matlab 仿真軟件 MATLAB 這一軟件是由美國著名軟件公司 MathWorks 開發(fā)的 主要用于概念仿真 ,算法開發(fā) ,建模仿真 ,實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)的理想的集成環(huán)境。 因?yàn)檫@一軟件擁有非常專業(yè)的體系和現(xiàn)今的開發(fā)與設(shè)計(jì)思路 ，使得 MATLAB 這一軟件 在現(xiàn)在高科技 12 領(lǐng)域里擁有非常大的作用 ，特別是在 MATLAB 的主要應(yīng)用方向 ： 科學(xué) 計(jì)算、建模仿真以及信息工程系統(tǒng)的設(shè)計(jì)開發(fā)上已經(jīng)成為行業(yè)內(nèi)的首選設(shè)計(jì)工具 ，該軟件 在航空航天，金融財(cái)務(wù)，機(jī)械化工，電信，教育等各個(gè)行業(yè) 得到廣泛的應(yīng)用 。 中值濾波法的 MATLAB 實(shí)現(xiàn) 源程序： M=imread(39。39。) %打開圖像 “” subplot(3,2,1) imshow(M) %在一行一列顯示原始圖像 title(39。原始圖像 39。) P1=imnoise(M,39。gaussian39。,) %加入高斯躁聲 subplot(3,2,2) imshow(P1) %在一行二列顯示加入高斯躁聲后的圖像 title(39。加入高斯躁聲 39。)。 P2=imnoise（ M， 39。salt amp。 pepper39。,) %加入椒鹽躁聲 subplot(2,3,3) imshow(P2) %在一行三列顯示加入椒鹽躁聲后的圖像 title(39。加入椒鹽躁聲 39。)。 P12=im2bw(P1,) P22=im2bw(P2,) %將添加噪音后的圖像轉(zhuǎn)為二進(jìn)制 P01=im2bw(M,) subplot(2,3,4) imshow(P01) title(原圖像轉(zhuǎn)為二進(jìn)制 39。)%將原圖像轉(zhuǎn)為二進(jìn)制并于二行一列顯示 P3=medfilt2(P12) %對(duì)高斯躁聲中值濾波 subplot(2,3,5) imshow(P3) %在二行二列顯示高斯躁聲中值濾波后的圖像 title(39。對(duì)高斯躁聲中值濾波 39。) 13 P4=medfilt2(P22) %對(duì)椒鹽躁聲中值濾波 subplot(2,3,6) imshow(P4) title(39。對(duì)椒鹽躁聲中值濾波 39。%在二行三列顯示對(duì)椒鹽躁聲中值濾波 ) 運(yùn)行程序后 得到的結(jié)果 ： 鄰域平均法 MATLAB 實(shí)現(xiàn) 源程序 ： A=imread(39。39。)。 B=rgb2gray(A)。 figure。 imshow(B)。 title(39。原始圖象 39。)。 H=imnoise(B,39。gaussian39。)。 figure。 imshow(H)。 title(39。高斯噪聲 39。)。 Q=imnoise(B,39。salt amp。 pepper39。)。 figure。 imshow(Q)。 title(39。椒鹽噪聲 39。)。 14 M=fspecial(39。average39。,3*3)。 E=imfilter(Q,M)。 figure。 imshow(E)。 title(39。3*3 平均模板 39。)。 N=fspecial(39。average39。,5*5)。 K=imfilter(Q,N)。 figure。 imshow(K)。 title(39。5*5 平均模板 39。)。 Z=fspecial(39。average39。,7*7)。 J=imfilter(Q,Z)。 figure。 imshow(J)。 title(39。7*7 平均模板 39。)。 運(yùn)行后的得到的結(jié)果： (去噪前后對(duì)比 ) 15 總結(jié)與展望 現(xiàn)實(shí)中的圖像多為含噪圖像，當(dāng)噪聲較嚴(yán)重時(shí)，會(huì)影響圖像的分割、識(shí)別和理解。傳統(tǒng)的去噪方法在去噪的同時(shí)使圖像的細(xì)節(jié)變得模糊。 本文對(duì)中值濾波 去噪進(jìn)行了深入的研究，取得了一定的效果。與此同時(shí)，本論文在的研究工作仍然存在著許多缺陷有待進(jìn)一步的完善。 1 全文工作總結(jié) 中值濾波有好的空 頻局域特性和多分辨率特 性，使得它在數(shù)字圖像處理領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。本論文針對(duì)中 值 濾波 在圖像去噪方面的應(yīng)用進(jìn)行了研究。具體歸納如下 : 本文首先總結(jié)了各 種圖像去噪 方法，并對(duì)其進(jìn)行了總結(jié)與對(duì)比，提出了各自的優(yōu)缺點(diǎn)，引
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