數(shù)字圖像處理在案件中的應(yīng)用報告-資料下載頁
2025-04-17 01:11本頁面
【正文】 %羅伯茨梯度銳化figure。imshow(BW1)。title(39。Roberts 銳化39。)。圖53羅伯茨銳化圖像h=[0 1 0。1 4 1。0 1 0]。 %Laplacian 算子銳化I2=imfilter(A,h)。figure。imshow(I2)。title(39。Laplacian 算子銳化39。)。圖54laplacian算子銳化圖像%梯度算子AW1=edge(A,39。roberts39。)。 %roberts 算子邊緣檢測AW2=edge(A,39。prewitt39。)。 %prewitt 算子邊緣檢測AW3=edge(A,39。sobel39。)。 %sobel 算子邊緣檢測figure。imshow(AW1,[])。title(39。roberts 算子邊緣檢測39。)。圖55羅伯茨算子邊緣檢測圖像figure,imshow(AW2,[])。title(39。prewitt 算子邊緣檢測39。)。圖56 prewitt 算子邊緣檢測圖像figure。imshow(AW3,[])。title(39。sobel 算子邊緣檢測39。)。圖57 sobel算子邊緣檢測圖像AW4=edge(A,39。log39。)。figure。imshow(AW4,[])。title(39。拉普拉斯算子邊緣檢測39。)。圖58拉普拉斯算子邊緣檢測圖像AW5=edge(A,39。canny39。)。figur。imshow(AW5,[])。title(39。canny 算子邊緣檢測39。)。圖59 canny 算子邊緣檢測圖像I=imread(39。39。)。figure(1)。imshow(I,[])。title(39。原圖像39。)。圖61 原圖像PSF=fspecial(39。motion39。,40,75)。MF=imfilter(I,PSF,39。circular39。)。noise=imnoise(zeros(size(I)),39。gaussian39。,0,)。MFN=imadd(MF,im2uint8(noise))。figure(2)。imshow(MFN,[])。title(39。運(yùn)動模糊圖像39。)。圖62 運(yùn)動模糊圖像NSR=sum(noise(:).^2)/sum(MFN(:).^2)。figure(3)。imshow(deconvwnr(MFN,PSF,NSR),[])。title(39。逆濾波復(fù)原39。)。圖63逆濾波復(fù)原圖像figure(4)。imshow(deconvwnr(MFN,PSF,NSR),[])。title(39。維納濾波復(fù)原39。)。圖64維納濾波復(fù)原圖像NP=*prod(size(I))。[reg1 LAGRA]=deconvreg(MFN,PSF,NP/)。figure(5)。imshow(reg1)。title(39。最小二乘濾波復(fù)原39。)。圖65最小二乘濾波復(fù)原圖像7. 參考文獻(xiàn)[1] （第二版）.北京：電子工業(yè)出版社，2000年.[2] 劉振全，：化學(xué)工業(yè)出版社，2009年9月.[3] （第三版）.北京：電子工業(yè)出版社，2011年5月.[4] ：北京航空航天大學(xué)出版社，2011年.[5] （第三版）.北京：電子工業(yè)出版社，2011年1月.[6] ：人民郵電出版社，2010年5月.[7] ：清華大學(xué)出版社，2011年3月.[8] ：機(jī)械工業(yè)出版社，2006年6月.[9] ：人民郵電出版社，2010年5月.[10 ：機(jī)械工業(yè)出版社，2012年2月.29
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