图像处理matlab的课程设计题目是空域和频域滤波

发布网友发布时间：2022-05-07 05:36

共1个回答

热心网友时间：2023-10-17 05:03

%1.对图像lena.bmp叠加高斯噪声，椒盐噪声，乘性噪声，噪声方差为0.02，然后分别利用邻域平均法和中值滤波法对该图像进行滤波，显示滤波后的图像。
%要求窗口尺寸(先用3×3，再用5×5逐渐增大)可变，窗口类型（线性，十字形，方形）可选）
%领域平均法和中值滤波法是空间域的滤波的方法
clear all;
I=imread('lena.bmp');
J1=imnoise(I,'gaussian',0,0.02); %高斯噪声均值0 方差为0.02
J2=imnoise(I,'salt & pepper',0.02); %椒盐噪声均值0 方差为0.02
J3=imnoise(I,'speckle',0.02); %乘性噪声均值0 方差为0.02
subplot(2,2,1),imshow(I),title('原始图像');
subplot(2,2,2),imshow(J1),title('高斯噪声');
subplot(2,2,3),imshow(J2),title('椒盐噪声');
subplot(2,2,4),imshow(J3),title('乘性噪声');

%中值滤波法
figure(2)
K1=medfilt2(J1,[3,3]); %3*3的滤波窗
subplot(3,2,1),imshow(K1,[]),title('对3*3加高斯噪声图像中值滤波');
K2=medfilt2(J1,[5,5]); %5*5的滤波窗口
subplot(3,2,2),imshow(K2,[]),title('对5*5加高斯噪声图像中值滤波');

K2=medfilt2(J2,[3,3]); %3*3的滤波窗
subplot(3,2,3),imshow(K2,[]),title('对3*3加椒盐噪声图像中值滤波');
K2=medfilt2(J2,[5,5]); %5*5的滤波窗口
subplot(3,2,4),imshow(K2,[]),title('对5*5加椒盐噪声图像中值滤波');

K3=medfilt2(J3,[3,3]); %3*3的滤波窗
subplot(3,2,5),imshow(K3,[]),title('对3*3加乘性噪声图像中值滤波');
K2=medfilt2(J3,[5,5]); %5*5的滤波窗口
subplot(3,2,6),imshow(K3,[]),title('对5*5加乘性噪声图像中值滤波');

%领域平均法
figure(3)

L1=filter2(fspecial('average',3),J1);% 3*3模板平滑均值滤波
L2=filter2(fspecial('average',5),J1);%5×5模板平滑均值滤波
subplot(3,2,1),imshow(L1,[]),title('对3*3加高斯噪声图像平滑滤波');
subplot(3,2,2),imshow(L2,[]),title('对5*5加高斯噪声图像平滑滤波');

L3=filter2(fspecial('average',3),J2);% 3*3模板平滑均值滤波
L4=filter2(fspecial('average',5),J2);%5×5模板平滑均值滤波
subplot(3,2,3),imshow(L3,[]),title('对3*3加椒盐噪声图像平滑滤波');
subplot(3,2,4),imshow(L4,[]),title('对5*5加椒盐噪声图像平滑滤波');

L5=filter2(fspecial('average',3),J3);% 3*3模板平滑均值滤波
L6=filter2(fspecial('average',5),J3);%5×5模板平滑均值滤波
subplot(3,2,5),imshow(L5,[]),title('对3*3加乘性噪声图像平滑滤波');
subplot(3,2,6),imshow(L6,[]),title('对5*5加乘性噪声图像平滑滤波');

%领域平均法是指用某点领域的灰度值平均值来代替该点的灰度值，算法简单，处理速度快，但是在衰减噪声的同时也会使图像产生模糊。
%中值滤波法对椒盐噪声的抑制很好，但是不太适合点，线，尖顶等细节较多的图像

热心网友时间：2023-10-17 05:03

图像处理matlab的课程设计 题目是空域和频域滤波

图像处理matlab的课程设计题目是空域和频域滤波