基于matlab的圖像去噪與邊緣檢測(cè)技術(shù)-資料下載頁(yè)
2025-06-27 17:48本頁(yè)面
【正文】 %進(jìn)行3*3模板中值濾波k2=medfilt2(I1,[5,5])。 %進(jìn)行5*5模板中值濾波k3=medfilt2(I1,[7,7])。 %進(jìn)行7*7模板中值濾波subplot(3,3,4)。imshow(k1)。title(39。3*3模板中值濾波39。)。subplot(3,3,5)。imshow(k2)。title(39。5*5模板中值濾波39。)。subplot(3,3,6)。imshow(k3)。title(39。7*7模板中值濾波39。)。I2=edge(k1,39。log39。)。 %對(duì)灰度圖像進(jìn)行l(wèi)og算子分割subplot(3,3,7)。imshow(I2)。 %顯示結(jié)果title(39。3*3模板中值濾波后log算子分割結(jié)果39。)。I3=edge(k2,39。log39。)。 %對(duì)灰度圖像進(jìn)行l(wèi)og算子分割subplot(3,3,8)。imshow(I3)。 %顯示結(jié)果title(39。5*5模板中值濾波后log算子分割結(jié)果39。)。I4=edge(k3,39。log39。)。 %對(duì)灰度圖像進(jìn)行l(wèi)og算子分割subplot(3,3,9)。imshow(I4)。 %顯示結(jié)果title(39。7*7模板中值濾波后log算子分割結(jié)果39。)。2：I = imread(39。39。)。I = rgb2gray(I)。figure(1)。imshow(I)。title(39?；叶葓D像39。)I1 = imnoise(I,39。gaussian39。,)。 %疊加高斯噪聲figure(2)。imshow(I1)。title(39。添加高斯噪聲的圖像39。)I1=double(I1)。 %轉(zhuǎn)換為雙精度F0=fft2(I1)。 %傅里葉變換F0=fftshift(F0)。 %轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)矩陣[M,N]=size(F0)。 %獲取矩陣大小nn=2。 %二階巴特沃斯低通濾波器d0=300。 %截止頻率為300m=fix(M/2)。n=fix(N/2)。for i=1:M for j=1:N d=sqrt(im)^2+(jn)^2。 h=1/(1+*(d/d0)^(2*nn))。 %計(jì)算低通濾波器傳遞函數(shù) result(i,j)=h*F0(i,j)。 %傳遞函數(shù)與信號(hào)傅里葉變換函數(shù)相乘 endendresult=ifftshift(result)。I2=ifft2(result)。 %逆傅里葉變換figure(3)。imshow(I3)。title(39。截止頻率為300的低通濾波圖39。)。K=edge(I3,39。log39。)。 %對(duì)灰度圖像進(jìn)行l(wèi)og算子分割figure(4)。imshow(K)。 %顯示結(jié)果title(39。低通濾波后log算子分割結(jié)果39。)
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