最新matlab圖像去噪算法設(shè)計(jì)精-文庫(kù)吧資料
2025-07-06 03:11本頁(yè)面
【正文】 pdencmp函數(shù)進(jìn)行圖像去噪 其程序代碼如下：I=imread(39。第二次去噪圖像39。imshow(J2,[])。)。title(39。subplot(2,2,3)。含噪圖像39。imshow(J)。)。title(39。subplot(2,2,1)。sym439。a39。,1)。,c,l,39。J1= wrcoef2(39。sym439。,0,)。J=imnoise(I,39。C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\39。Keepapp=1表示近似系數(shù)不能閾值化，否則可以閾值化；sorh=’s’為軟閾值化，h為硬閾值化。*xd,treed,datad,perf0,perfl2+=wpdencmp(x,sorh,N,’wname’,crit,par,keepapp)是通過(guò)小波包定限（閾值化），返回輸入信號(hào)或圖像Ｘ的除噪結(jié)果xd。 PS:效果見圖4：PS：MATLAB小波分析工具箱提供的用于圖像去噪的函數(shù)有wrcoef2和wpdencmp，其語(yǔ)法格式分別為： X=wrcoef2(‘type’,C,S,’wname’)*xd,treed,datad,perf0,perfl2+=wpdencmp(x,sorh,N,’wname’,crit,par,keepapp)其中，X=wrcoef2(‘type’,C,S,’wname’)返回基于小波分解結(jié)構(gòu)［Ｃ，Ｓ］的小波重構(gòu)圖像Ｘ。高斯噪聲濾波后的圖像39。imshow(J3)。J3= ordfilt2(J2,5,ones(3,4))。加高斯噪聲后的圖像39。imshow(J2)。,0,)。J2=imnoise(I,39。椒鹽噪聲濾波后的圖像39。imshow(J)。J= ordfilt2(J1,5,ones(3,4))。加椒鹽噪聲后的圖像39。imshow(J1)。)。title(39。subplot(2,3,1)。 pepper39。J1=imnoise(I,39。C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\39。對(duì)點(diǎn)、線和尖頂較多的圖像不宜采用中值濾波，因?yàn)橐恍┘?xì)節(jié)點(diǎn)可能被當(dāng)成噪聲點(diǎn)。 ones(a,b)產(chǎn)生a行b列全1數(shù)組 ones(a)產(chǎn)生a行a列全1叔祖運(yùn)行效果見圖3：通過(guò)圖3我們也可得出結(jié)論，即中值濾波對(duì)于去除椒鹽噪聲效果最好，而維納濾波去除效果則較差。Fspecial函數(shù)用于創(chuàng)建預(yù)定義的濾波算子，其語(yǔ)法格式為：h = fspecial(type)h = fspecial(type,parameters)參數(shù)type制定算子類型，parameters指定相應(yīng)的參數(shù)，具體格式為前文已有敘述。例如：其實(shí)filter2和conv2是等價(jià)的。若A為mana的矩陣，B為mbnb的矩陣，則C的大小為(ma+mb+1)(na+nb+1)。)。title(39。subplot(2,3,5)。中值濾波后的圖像39。imshow(K)。)。title(39。subplot(2,3,3)。加噪圖像39。imshow(J)。)。title(39。 %對(duì)加噪圖像進(jìn)行二維自適應(yīng)維納濾波subplot(2,3,1)。 %均值濾波模板尺寸為3K= medfilt2(J)。average39。%產(chǎn)生3*3的全1數(shù)組%B=conv2(J,h)。,)。salt amp。)。運(yùn)行效果見圖2I=imread(39。speckle39。,)。salt amp。,0,)。J1=imnoise(I,39。、椒鹽噪聲和乘性噪聲，其結(jié)果如圖所示：實(shí)驗(yàn)三：對(duì)加入椒鹽噪聲的圖像分別作均值、中值和維納濾波I=imread(39。imnoise的語(yǔ)法格式為J = imnoise(I,type)J = imnoise(I,type,parameters)其中J = imnoise(I,type)返回對(duì)原始圖像I添加典型噪聲的有噪圖像J。)。title(39。subplot(2,3,6)?；謴?fù)圖像339。imshow(K3)。)。title
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