【正文】 短短幾段程序，讓我體會到學(xué)習(xí)的快樂和求知之路的不易。希望自己能把這幾天做 MATLAB 的精神和精力也投入大學(xué)其他科目的學(xué)習(xí)中，更進(jìn)一步。 最后，感謝老師給我們這個鍛煉的機會，感謝老師的指導(dǎo)。 武漢理工大學(xué)《 MATLAB 原理與應(yīng)用》課程設(shè)計 15 參考文獻(xiàn) 1.《 自動控制原理的 MATLAB 實現(xiàn) 》 . 黃忠霖 主編 國防工業(yè)出版社 2021年出版 2.《 精通 MATLAB2021 應(yīng)用程序接口編程技術(shù) 》 陳超 主編 電子工業(yè)出版社 2021 年出版 3.《 Digital Imagessing Using MATLAB》 Reafael Richard Stven 主編 電子工業(yè)出版社 2021 年出版 4.《 MATLAB》 Attaway,Stormy 主編 Butterworth 2021 年出版 5.《高效 matlab 數(shù)據(jù)處理大全》 閆建華 主編 人民郵電出版社 2021 出版 6.《圖像數(shù)據(jù)處理方法》牟永光 主編 石油工業(yè)出版社 2021 出版 武漢理工大學(xué)《 MATLAB 原理與應(yīng)用》課程設(shè)計 16 附件： MATLAB 程序 加入乘性噪聲 A=imread(39。F:\CF\39。)。 %圖像的讀入，并將圖像數(shù)據(jù)存入 A B=rgb2gray(A)。 %將原彩色圖像變成灰度圖像，并將圖像數(shù)據(jù)存入 B subplot(2,2,1)。 %分割顯示窗口，將其分為 2X2，將圖像放入第一個位置 imshow(B)。title(39。原灰度圖像 39。)。 %顯示灰度圖像 B，并為其加標(biāo)題 Bspeckle=imnoise(B,39。speckle39。)。 %給 圖像加入乘性噪聲，并存入 Bspeckle subplot(2,2,2)。 %分割顯示窗口，將其分為 2X2，將圖像放入第二個位置 imshow(Bspeckle)。title(39?；叶葓D像加入乘性噪聲后 39。)。 %顯示加入乘性噪聲的圖像 B，并為其加標(biāo)題 加入椒鹽噪聲 A=imread(39。F:\CF\39。)。 B=rgb2gray(A)。 subplot(2,2,1)。 imshow(B)。title(39。原灰度圖像 39。)。 Bsalt=imnoise(B,39。salt amp。 pepper39。)。 subplot(2,2,2)。 imshow(Bgauss)。title(39。灰度圖像加入椒鹽噪聲后 39。)。 加入高斯噪聲 A=imread(39。F:\CF\39。)。 武漢理工大學(xué)《 MATLAB 原理與應(yīng)用》課程設(shè)計 17 B=rgb2gray(A)。 subplot(2,2,1)。 imshow(B)。title(39。原灰度圖像 39。)。 Bgauss=imnoise(B,39。gaussian39。,)。 subplot(2,2,2)。 imshow(Bgauss)。title(39?；叶葓D像加入高斯噪聲后 39。)。 去除乘性噪聲 A=imread(39。F:\CF\39。)。 %讀入 圖像 B=rgb2gray(A)。 %把彩色圖像變成灰度圖像 Bspeckle=imnoise(B,39。speckle39。)。 %加入乘性噪聲 h=fspecial(39。average39。,3)。 %fspecial 用于產(chǎn)生預(yù)定義濾波器 Bjunzhi=uint8(round(filter2(h,Bspeckle)))。 %均值濾波， uin8 為變量類型， round 為取整， h 為濾波參數(shù)即均值， h 后 的變量為要處理的圖像 Bzhongzhi=medfilt2(Bgauss,[7,7])。 %中值濾波 Bwiener1=wiener2(Bgauss,[7,7])。 %第一次維納濾波 Bwiener2=wiener2(Bwiener1,[7,7])。 %第二次維納濾波 subplot(2,3,1)。imshow(B)。title(39。原灰度圖像 39。)。 subplot(2,3,2)。imshow(Bspeckle)。title(39。加入乘性噪聲后 39。)。 subplot(2,3,3)。imshow(Bjunzhi)。title(39。均值濾波后 39。)。 subplot(2,3,4)。imshow(Bzhongzhi)。title(39。中值濾 波后 39。)。 subplot(2,3,5)。imshow(Bwiener1)。title(39。一次維納濾波后 39。)。 武漢理工大學(xué)《 MATLAB 原理與應(yīng)用》課程設(shè)計 18 subplot(2,3,6)。imshow(Bwiener2)。title(39。二次維納濾波后 39。)。 去除椒鹽噪聲 A=imread(39。F:\CF\39。)。 B=rgb2gray(A)。 Bsalt=imnoise(B,39。salt amp。 pepper39。)。 h=fspecial(39。average39。,3)。 Bjunzhi=uint8(round(filter2(h,Bsalt)))。 Bzhongzhi=medfilt2(Bgauss,[7,7])。 Bwiener1=wiener2(Bgauss,[7,7])。 Bwiener2=wiener2(Bwiener1,[7,7])。 subplot(2,3,1)。imshow(B)。title(39。原灰度圖像 39。)。 subplot(2,3,2)。imshow(Bsalt)。title(39。加入椒鹽噪聲后 39。)。 subplot(2,3,3)。imshow(Bjunzhi)。title(39。均值濾波后 39。)。 subplot(2,3,4)。imshow(Bzhongzhi)。title(39。中值濾波后 39。)。 subplot(2,3,5)。imshow(Bwiener1)。title(39。一次維納濾波后 39。)。 subplot(2,3,6)。imshow(Bwiener2)。title(39。二次維納濾波后 39。)。 去除高斯噪聲 A=imread(39。F:\CF\39。)。 B=rgb2gray(A)。 Bgauss=imnoise(B,39。gaussian39。)。 h=fspecial(39。average39。,3)。 Bjunzhi=uint8(round(filter2(h,B)))。 Bzhongzhi=medfilt2(Bgauss,[7,7])。 Bwiener1=wiener2(Bgauss,[7,7])。 Bwiener2=wiener2(Bwiener1,[7,7])。 subplot(2,3,1)。imshow(B)。title(39。原灰度圖像 39。)。 subplot(2,3,2)。imshow(Bgauss)。title(39。加入高斯噪聲后 39。)。 subplot(2,3,3)。imshow(Bjunzhi)。title(39。均值濾波后 39。)。 subplot(2,3,4)。imshow(Bzhongzhi)。title(39。中值濾波后 39。)。 武漢理工大學(xué)《 MATLAB 原理與應(yīng)用》課程設(shè)計 19 subplot(2,3,5)。imshow(Bwiener1)。title(39。一次維納濾波后 39。)。 subplot(2,3,6)。imshow(Bwiener2)。title(39。二次維納濾波后 39。)。 武漢理工大學(xué)《 MATLAB 原理與應(yīng)用》課程設(shè)計 20 本科生課程設(shè)計成績評定表 姓 名 性 別 男 專業(yè)班級 題 目 ： 利用 MATLAB 仿真軟件實現(xiàn)圖像的去噪處理 答辯或質(zhì)疑記錄： 為什么要去噪？ 答： 現(xiàn)實中的數(shù)字圖像在數(shù)字化和傳輸過程中常受到成像設(shè)備與外部環(huán)境 噪聲干擾等影響，稱為含噪圖像或噪聲圖像。 是否任何圖像都可以用 imread 讀取？ 答： 只有儲存在計算機中的某些格式，如 jpg 等，才能用 imread，在網(wǎng)絡(luò)中未下載到計算機的不能用 imread。 去噪后是否對原圖像有影響？ 答： 不同的濾波器對原圖像的的影響不同。有些情況下圖像的邊緣會被磨得圓滑，有些情況下圖像會變暗，還有些情況圖像整體會變模糊。要根據(jù)不同的噪聲，選擇不同的去噪 。 最終評定成績（以優(yōu)、良、中、及格、不及格評定） 指導(dǎo)教師簽字： __________________ 年 月 日