數字圖像處理課程論-閱讀頁
2025-01-23 09:17本頁面
【正文】 2)。 end end % 進行巴特沃斯濾波 BUTTERG=BUTTERH.*fft_I_noise_salt_pepper。 subplot(3,3,1)。 title(39。)。 imshow(I)。灰度圖像 39。 subplot(3,3,3)。 title(39。pepper)圖像 39。 subplot(3,3,4)。 title(39。)。 imshow(I_noise_salt_pepper_average)?！敖符}噪聲”圖像 3 3 模板均值濾波 39。 subplot(3,3,6)。 title(39。)。 imshow(I_noise_speckle_average)?！俺诵栽肼暋眻D像 3 3 模板均值濾波 39。 subplot(3,3,8)。 title(39。)。 imshow(BUTTERfiltered,map)。“椒鹽噪聲”圖像經“巴特沃斯濾波” 39。 原始圖像 灰度圖像 加 “椒鹽噪聲 ”(s a ltamp。C:\Users\BJXY\pics\DIPUM2E_International_Original_Book_Images\DIPUM2E_International_Original_Book_Images\DIPUM2E_International_Ed_CH06_Images\Fig0620(a).tif39。 subplot(2,2,1)。 title(39。)。 subplot(2,2,2)。 title(39。)。sobel39。 J=filter2(H,I)。 imshow(J)。Sobel 算子銳化 39。 %用“ Laplacian 算子”對圖像做銳化處理 I=double(I)。same39。 subplot(2,3,5)。 title(39。)。 F=fft2(double(I))。 D0=200。 for u=1:M for v=1:N D(u,v)=sqrt(u^2+v^2)。 elseif D(u,v)=D0 TRAPEH(u,v)=(D(u,v)D1)/(D0D1)。 end end end TRAPEG=TRAPEH.*F。 subplot(2,3,6)。 title(39。)。C:\Users\BJXY\pics\DIPUM2E_International_Original_Book_Images\DIPUM2E_International_Original_Book_Images\DIPUM2E_International_Ed_CH06_Images\Fig0604(a).tif39。 imshow(I)。原始灰度圖像 39。 I=rgb2gray(I)。 figure,imshow(X,copper(24))。24 級灰度分層 copper(24)偽彩色圖像 39。 原始灰度圖像 24 級灰度分層 c o p p e r ( 2 4 ) 偽彩色圖像 I=imread(39。)。 subplot(1,2,1)。 title(39。)。 [M N]=size(I)。 for i=1:N for j=1:M if I(j,i)L/4 R(j,i)=0。 B(j,i)=L。 G(j,i)=L。 elseif I(j,i)=3*L/4 R(j,i)=4*I(j,i)2*L。 B(j,i)=0。 G(j,i)=4*I(j,i)+4*L。 end end end OUT=zeros(M,N,3)。 OUT(:,:,2)=G。 OUT=uint8(OUT)。 imshow(OUT)。灰度分級偽彩色圖像 39。 原始灰度圖像 灰度分級偽彩色圖像
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