數(shù)字圖像處理課程設(shè)計-基于matlab圖像增強的比較及其理論分析(編輯修改稿)
2025-07-25 16:07 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 須先將掩模內(nèi)欲求的像素及其鄰域的像素排序，確定出中值，并將該值賦予該像素點。中值濾波器有優(yōu)秀的去噪能力，比小尺寸的線性平滑濾波器的模糊程度要低很多。 3 程序設(shè)計 程序設(shè)計思路首先考慮如何在圖像中加入噪聲。本次課設(shè)使用的圖片是256級灰度圖片，在Matlab中表示為一個矩陣。加入噪聲就是改變矩陣中某些點的值。在加入高斯噪聲時，可以使用函數(shù)隨機生成高斯分布的矩陣，隨機的加到某些點上。在加入椒鹽噪聲時，也是二循環(huán)循環(huán)矩陣中每一點，隨機的改變某一點的值為0或255。均值濾波以33為例，產(chǎn)生一個33的矩陣，矩陣中每個值為1/9，用該矩陣和圖片卷積就可以實現(xiàn)均值濾波。中值濾波可以用兩重循環(huán)循環(huán)圖片中除了邊緣的點，對該點及周圍的八個點的數(shù)值進(jìn)行排序，得到中值，將該點的值改為中值即可實現(xiàn)。 要使用的Matlab函數(shù)程序設(shè)計思路已經(jīng)有了，結(jié)下來分析如何在Matlab里具體實現(xiàn)該程序。Matlab的語法并不困難，掌握了所需的函數(shù)后就能很快設(shè)計出程序了，這里主要介紹一下要用到的函數(shù)。加入噪聲要用到隨機數(shù)生成函數(shù)。加入高斯噪聲用的函數(shù)是randn，隨機數(shù)randn產(chǎn)生均值為0，方差 σ^2 = 1，標(biāo)準(zhǔn)差σ = 1的正態(tài)分布的隨機數(shù)或矩陣的函數(shù)。其用法有Y = randn，Y = randn(n)，Y = randn(m,n)，Y = randn([m n])，Y = randn(m,n,p,...)，Y = randn([m n p...])，Y = randn(size(A))，randn(method,s)，s = randn(method)。本課設(shè)程序中的用法是Y = randn(size(A))，返回一個和A有同樣維數(shù)大小的隨機數(shù)組。加入椒鹽噪聲時用的函數(shù)是rand，可以返回一個01之間均勻分布的隨機數(shù)。其用法有Y = rand，Y = rand(n)，Y = rand(m,n)，Y = rand([m n])，Y = rand(m,n,p,...)，Y = rand([m n p...])，Y = rand(size(A))，rand(method,s)，s = rand(method)，本程序中的用法是Y=rand，Y值是一個隨機數(shù)。均值濾波時可以用ones(n)函數(shù)產(chǎn)生n階全是1的矩陣。二維卷積時可以用conv2函數(shù)，用法有C = conv2(A,B)，C = conv2(hcol,hrow,A)，C = conv2(...,39。shape39。)。本程序使用C = conv2(A,B)，表示矩陣A和B進(jìn)行二維卷積。中值濾波時可以使用reshape函數(shù)進(jìn)行矩陣變形，其用法有B = reshape(A,m,n)，B = reshape(A,m,n,p,...)，B = reshape(A,[m n p ...])，B = reshape(A,...,[],...)，B = reshape(A,siz)。本程序中用法是b=reshape(a,1,9)，就是把33矩陣轉(zhuǎn)化為19的矩陣以便于排序。再用sort函數(shù)對一個數(shù)組進(jìn)行排序，用法是B = sort(A)，B = sort(A,dim)，B = sort(...,mode)，[B,IX] = sort(...)。本程序中用法是B = sort(A)，把矩陣A按行進(jìn)行升序排序。 4 程序流程圖 添加高斯噪聲流程圖，通過高斯隨機數(shù)函數(shù)生成高斯分布數(shù)，加到原圖像中。讀入圖片到I把I轉(zhuǎn)換為double型數(shù)據(jù)生成和I大小一樣的高斯分布矩陣J并取整I=I+J再把I轉(zhuǎn)化為整數(shù)型 添加椒鹽噪聲流程圖，通過均勻隨機數(shù)函數(shù)隨機的在圖片中添加白點或黑點。該點值為255讀入圖片到I從I的第一到最后一行循環(huán)從I的第一到最后一列循環(huán)該點值為0得到加入噪聲的矩陣YYYNNNYN 均值濾波流程圖，以33全1矩陣為掩膜，通過掩膜和圖片進(jìn)行2維卷積實現(xiàn)均值濾波。讀入圖片到
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