實(shí)驗(yàn)四數(shù)字圖像濾波及邊緣檢測(cè)-在線瀏覽
2025-07-15 08:58本頁面
【正文】 鹽噪聲 ‘ speckle’ 乘法噪聲 圖像中添加噪聲 ‘gaussian’ Gauss白噪聲參數(shù)設(shè)置 : M、 V：在圖像中加入均值為 M、方差為 V的高斯白噪聲。 pepper’ 椒鹽噪聲參數(shù)設(shè)置 : D:在圖像 I中加入強(qiáng)度為 D的 “ 椒鹽 ” 黑白像素點(diǎn) . (缺省為 ) J=imnoise(I,’ salt amp。,39。)。 subplot(2,2,1)。 j1=imnoise(i,39。,0,)。 subimage(j1)。salt amp。,)。 subimage(j2)。speckle39。 subplot(2,2,4)。 ? a=imread(39。,39。)。 ? subplot(2,2,1)。 ? j=imnoise(i,39。 pepper39。 ? subplot(2,2,2)。 ? c=medfilt2(j,[2 2])。 subimage(c)。 ? subplot(2,2,4)。 對(duì)加噪的圖像進(jìn)行二維中值濾波 邊緣檢測(cè) ? 在對(duì)圖像的研究和應(yīng)用中，人們往往僅對(duì)各幅圖像中的某些部分感興趣，需要將這些有關(guān)區(qū)域分離提取出來，在此基礎(chǔ)上對(duì)相關(guān)目標(biāo)作進(jìn)一步的處理。區(qū)域內(nèi)部的像素一般具有灰度相似性，而在區(qū)域之間的邊界上一般具有灰度不連續(xù)性。 根據(jù)分割過程中處理策略的不同 ? 并行算法 所有判斷和決定都可獨(dú)立和同時(shí)地做出。 ? 兩種算法的對(duì)比 串行算法所用時(shí)間要長與并行算法，但其抗噪聲能力則強(qiáng)于并行算法。 分類 邊界（不連續(xù) 性） 區(qū)域（相似性） 并行處理 PB PR 串行處理 SB SR 邊緣檢測(cè) ? 采用并行邊界技術(shù)。邊緣是灰度值不連續(xù)的結(jié)果，這種不連續(xù)?？衫们髮?dǎo)的方法檢測(cè)到。 ? 微分算子 邊緣檢測(cè)可借助空域微分算子通過卷積完成。 邊
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