圖像增強算法綜合應用課程設計-資料下載頁
2025-06-02 22:29本頁面
【正文】 )。 g = ifft2(result)。 p= uint8(real(g))。 subplot(427)。imshow(p,[]),title(39。去噪后的圖 39。)。 subplot(428)。imshow(log(abs(result)),[]),title(39。去噪后的頻譜圖 39。)。 %計算均方誤差 [m n]=size(p)。 l=fp。 he=sum(sum(l))。 avg=he/(m*n)。 k=lavg。 result1=(sum(sum(k.^2)))/(m*n)。 if result1==0 disp(39。dog圖均方誤差 39。)。 result2=0 else disp(39。dog圖均方誤差 39。)。 result2=sqrt(result1) end 4 運行 結(jié)果 原圖 原圖頻譜圖混合噪聲圖 混合噪聲頻譜圖去除隨機噪聲 隨機噪聲頻譜圖去噪后的圖 去噪后的頻譜圖 圖 3 分步去噪與原圖的比較 圖 4 均方誤差結(jié)果 5 程序分析 通過本次設計，我發(fā)現(xiàn) 去噪 后的 圖 不如 原圖 清晰 ， 去噪效果不是很好，可以采用其他算法觀察去噪效果，也 可以采用銳化函數(shù)對圖像進一步銳化，提高圖像質(zhì)量。 參考文獻： [1]章毓晉 .圖像工程（上冊） :圖像處理（第 3版） ,清華大學出版社， 2021 [2]徐煒君 、劉國忠 .空間域和頻域結(jié)合的圖像增強技術(shù)及實現(xiàn) ,中國測試 ,2021,7 [3]余成波 .數(shù)字圖像處理及 MATLAB實現(xiàn)，重慶大學， 2021
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