matlab去除椒盐噪声代码

以下是使用中值滤波器去除椒盐噪声的 MATLAB 代码：

% 读取图像
img = imread('example.png');

% 添加椒盐噪声
noisy_img = imnoise(img, 'salt & pepper', 0.02);

% 进行中值滤波
denoised_img = medfilt2(noisy_img, [3, 3]);

% 显示图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(noisy_img);
title('Noisy Image');

subplot(1, 2, 2);
imshow(denoised_img);
title('Denoised Image');

其中，`imread`函数用于读取图像，`imnoise`函数用于添加椒盐噪声，`medfilt2`函数用于进行中值滤波。在上述代码中，中值滤波器的窗口大小为3×3。最后，使用`imshow`函数显示原始图像和去噪后的图像。

相关问题

matlab去除椒盐噪声

可以使用中值滤波来去除椒盐噪声。具体步骤如下：

1. 读入图像并将其转换为灰度图像。
2. 对图像进行中值滤波，可以使用matlab内置函数medfilt2()实现。
3. 显示处理后的图像。

以下是示例代码：

% 读入图像并转换为灰度图像
img = imread('lena.png');
gray_img = rgb2gray(img);

% 添加椒盐噪声
noisy_img = imnoise(gray_img, 'salt & pepper', 0.02);

% 中值滤波去除噪声
filtered_img = medfilt2(noisy_img);

% 显示原始图像和处理后的图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(noisy_img);
title('Noisy Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(filtered_img);
title('Filtered Image');

matlab彩色图像去除椒盐噪声代码

MATLAB中可以使用中值滤波来去除椒盐噪声。中值滤波的基本思想是：用像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度值，这样可以有效地去除椒盐噪声。下面是一个简单的MATLAB代码示例：

% 读取图像
img = imread('lena.png');

% 添加椒盐噪声
noise_img = imnoise(img, 'salt & pepper', 0.02);

% 中值滤波去噪
filter_img = medfilt2(noise_img, [3, 3]);

% 显示图像
subplot(1, 3, 1), imshow(img), title('原始图像');
subplot(1, 3, 2), imshow(noise_img), title('加噪图像');
subplot(1, 3, 3), imshow(filter_img), title('去噪图像');

上述代码中，首先读取原始图像，然后使用`imnoise`函数添加椒盐噪声，其中`'salt & pepper'`表示添加椒盐噪声，`0.02`表示噪声比例。接着使用`medfilt2`函数进行中值滤波，第二个参数`[3, 3]`表示邻域大小为$3\times3$。最后使用`subplot`和`imshow`函数将原始图像、加噪图像和去噪图像显示在同一张图像上。