實(shí)驗(yàn)四數(shù)字圖像濾波及邊緣檢測(cè)-展示頁(yè)
2025-05-24 08:58本頁(yè)面
【正文】 x=imread(‘39。 (缺省 M=0,V=) J=imnoise(I,’gaussian’,M,V) ‘salt amp。 (缺省窗口大小為 [3 3]) 函數(shù)： imnoise() 格式： J=imnoise(I,type,……) type: ‘gaussian’ Gauss白噪聲 ‘ salt amp。 利用 Matlab實(shí)現(xiàn)數(shù)字圖像中值濾波 ? 應(yīng)用 Matlab 軟件中圖像處理工具箱的函數(shù)。 ? 例如：有一個(gè)序列為 (2 ,3 ,4 ,5 ,6) ,這個(gè)序列的中值為 4。它非常適用于一些線(xiàn)性濾波器無(wú)法勝任的數(shù)字圖像處理的應(yīng)用場(chǎng)合。 ? 圖像中值濾波 ? 中值濾波是基于排序統(tǒng)計(jì)理論的一種能有效抑制噪聲的非線(xiàn)性信號(hào)處理技術(shù)。只是圖像增強(qiáng)方法更偏重于主觀(guān)判斷，而圖像恢復(fù)則是根據(jù)圖像畸變或退化原因，進(jìn)行模型處理。 利用 MATLAB提供的函數(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像處理。實(shí)驗(yàn)四 數(shù)字圖像濾波及邊緣檢測(cè) 了解圖像復(fù)原的基本方法。 了解圖像邊緣檢測(cè)。 一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康? 二、實(shí)驗(yàn)原理 ? 圖像恢復(fù)和圖像增強(qiáng)一樣，都是為了改善圖像的視覺(jué)效果，以便后續(xù)處理。 ? 圖像分割是圖像檢索、識(shí)別和圖像理解的基本前提。中值濾波的優(yōu)點(diǎn)是運(yùn)算簡(jiǎn)單且速度較快，在某些條件下，中值濾波方法可以去除噪聲，保護(hù)圖像邊緣，使圖像較好地復(fù)原。 中值濾波的基本原理 ? 中值濾波的基本原理是把數(shù)字圖像或數(shù)字序列中一點(diǎn)的值用該點(diǎn)鄰域中各點(diǎn)值的中值替代。 ? 中值濾波器用于圖像處理中是這樣進(jìn)行的 :設(shè)置一個(gè)濾波窗口，將其移遍圖像 (序列 )上的點(diǎn)，且用窗口內(nèi)各原始值的中值代替窗口中心點(diǎn)的值。 ? 二維中值濾波器的函數(shù)格式如下 : B = Medfilt2(A,[m n])； B = Medfilt2(A)。 pepper’ 椒
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