最新matlab圖像去噪算法設(shè)計(jì)精-展示頁(yè)
2025-07-09 03:11本頁(yè)面
【正文】 (39。subplot(2,3,4)?；謴?fù)圖像139。imshow(K1)。)。title(39。subplot(2,3,2)。原始圖像39。imshow(I)。 %對(duì)加噪圖像進(jìn)行二維自適應(yīng)維納濾波K2=wiener2(J,[9 9])。 %對(duì)加噪圖像進(jìn)行二維自適應(yīng)維納濾波K2=wiener2(J,[5 5])。,0,)。 %讀取圖像J=imnoise(I,39。C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\39。運(yùn)行效果見(jiàn)圖1：據(jù)我目測(cè)，使用均值濾波去噪（高斯噪聲）效果選用的鄰域半徑越大效果越好，當(dāng)然其代價(jià)也會(huì)更大，另外確切的去噪效果的好壞還需要用SNR等數(shù)據(jù)來(lái)度量。unsharp39。為著名的sobel算子，用于邊緣提取，無(wú)參數(shù)。type= 39。prewitt39。log39。為拉普拉斯算子，參數(shù)為alpha，用于控制拉普拉斯算子的形狀，取值范圍為[0,1]。type= 39。gaussian39。為均值濾波，參數(shù)為n，代表模版尺寸，用向量表示，默認(rèn)值為[3,3]。PS：filter2用法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：type=39。改進(jìn)后的圖像439。imshow(K4)。)。title(39。subplot(2,3,5)。改進(jìn)后的圖像239。 imshow(K2)。)。title(39。 %模板尺寸為9subplot(2,3,3)。average39。,7),J)/255。% 模板尺寸為5K3=filter2(fspecial(39。average39。,3),J)/255。%采用MATLAB中的函數(shù)filter2對(duì)受噪聲干擾的圖像進(jìn)行均值濾波K1=filter2(fspecial(39。加入高斯噪聲之后的圖像39。 imshow(J)。)。title(39。%加入均值為0，subplot(2,3,1)。gaussian39。)。 實(shí)驗(yàn)一：均值濾波對(duì)高斯噪聲的效果I=imread(39。Wiener維納濾波：使原始圖像和其恢復(fù)圖像之間的均方誤差最小的復(fù)原方法，是一種自適應(yīng)濾波器，根據(jù)局部方差來(lái)調(diào)整濾波器效果。其算法簡(jiǎn)單，時(shí)間復(fù)雜度低，但其對(duì)點(diǎn)、線和尖頂多的圖像不宜采用中值濾波。中值濾波：基于排序統(tǒng)計(jì)理論的一種能有效抑制噪聲的非線性平滑濾波信號(hào)處理技術(shù)。圖像信號(hào)在產(chǎn)生、傳輸過(guò)程中都可能會(huì)受到噪聲的污染，一般數(shù)字圖像系統(tǒng)中的常見(jiàn)噪聲主要有：高斯噪聲（主要由阻性元器件內(nèi)部產(chǎn)生）、椒鹽噪聲（主要是圖像切割引起的黑圖像上的白點(diǎn)噪聲或光電轉(zhuǎn)換過(guò)程中產(chǎn)生的泊松噪聲）等；目前比較經(jīng)典的圖像去噪算法主要有以下三種：均值濾波算法：也稱線性濾波，主要思想為鄰域平均法，即用幾個(gè)像素灰度的平均值來(lái)代替每個(gè)像素的灰度。數(shù)字圖像去噪典型算法及matlab實(shí)現(xiàn)希望得到大家的指點(diǎn)和幫助圖像去噪是數(shù)字圖像處理中的重要環(huán)節(jié)和步驟。去噪效果的好壞直接影響到后續(xù)的圖像處理工作如圖像分割、邊緣檢測(cè)等。有效抑制加性噪聲，但容易引起圖像模糊，可以對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)，主要避開(kāi)對(duì)景物邊緣的平滑處理。中值濾波的特點(diǎn)即是首先確定一個(gè)以某個(gè)像素為中心點(diǎn)的鄰域，一般為方形鄰域，也可以為圓形、十字形等等，然后將鄰域中各像素的灰度值排序，取其中間值作為中心像素灰度的新值，這里領(lǐng)域被稱為窗口，當(dāng)窗口移動(dòng)時(shí)，利用中值濾波可以對(duì)圖像進(jìn)行平滑處理。很容易自適應(yīng)化。對(duì)于去除高斯噪聲效果明顯。C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\39。%讀取圖像J=imnoise(I,39。,0,)。imshow(I)。原始圖像39。subplot(2,3,2)。title(39。)。average39。 %模板尺寸為3K2=filter2(fspecial(39。,5),J)/255。average39。 %模板尺寸為7K4= filter2(fspecial(39。,9)
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