I1 = imread('pout.tif'); I=imnoise(I1,'salt & pepper',0.02); imshow(I); K= medfilt2(I); figure,imshow(K);代码分析

时间: 2024-05-27 14:10:35 浏览: 184
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matlab LianXi.rar_K._γ变换_线性变换

and pepper',0.02);如何去除图像I中的椒盐噪声？请给出相应的MATLAB代码。 可以使用中值滤波器来去除图像中的椒盐噪声。MATLAB代码如下： I1 = imread('pout.tif'); I = imnoise(I1,'salt and pepper',0.02); I_filtered = medfilt2(I); imshow(I_filtered); 其中，medfilt2是MATLAB中的中值滤波函数。通过对I进行中值滤波，可以得到去除了椒盐噪声的图像I_filtered，并用imshow函数显示出来。
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clc clear all A=imread('pout.tif'); B=imnoise(A,'salt & pepper',0.2); C=double(B); [m,n]=size(C); D=C; for i=2:m-1 for j=2:n-1 D(i,j)=(C(i-1,j-1)+C(i-1,j)+C(i- 1,j+1)+C(i,j-1)+C(i,j)+C(i,j+1)+C(i+1,j- 1)+C(i+1,j)+C(i+1,j+1))/9; end end D=uint8(D); subplot(1,3,1) imshow(A) subplot(1,3,2) imshow(B) subplot(1,3,3) imshow(D)

B = imnoise(A, 'salt & pepper', 0.2); C = double(B); [m, n] = size(C); D = C; for i = 2:m-1 for j = 2:n-1 D(i,j) = (C(i-1,j-1)+C(i-1,j)+C(i-1,j+1)+C(i,j-1)+C(i,j)+C(i,j+1)+C(i+1,j-1)+C(i+1,j)+C(i...

clc;clear all;A = imread('pout.tif');B = imnoise(A, 'salt & pepper', 0.2);C = double(B);[m, n] = size(C);D = C;for i = 2:m-1 for j = 2:n-1 D(i,j) = (C(i-1,j-1)+C(i-1,j)+C(i-1,j+1)+C(i,j-1)+C(i,j)+C(i,j+1)+C(i+1,j-1)+C(i+1,j)+C(i+1,j+1)+C(i-2,j)+C(i+2,j)+C(i,j-2)+C(i,j+2))/16; endendD = uint8(D);subplot(1,3,1), imshow(A), title('Original Image');subplot(1,3,2), imshow(B), title('Salt & Pepper Noise');subplot(1,3,3), imshow(D), title('Filtered Image');中的d个元素如何确定，给出简单方法

A = imread('pout.tif'); B = imnoise(A, 'salt & pepper', 0.2); h = fspecial('average', 3); D = imfilter(B, h); 其中，fspecial('average', 3)生成了一个3x3的平均滤波器，imfilter函数对图像进行滤波...

解释代码clc clear all A=imread('pout.tif'); B=imnoise(A,'salt & pepper',0.2); C=double(B); [m,n]=size(C); D=C; for i=2:m-1 for j=2:n-1 D(i,j)=(C(i-1,j-1)+C(i-1,j)+C(i- 1,j+1)+C(i,j-1)+C(i,j)+C(i,j+1)+C(i+1,j- 1)+C(i+1,j)+C(i+1,j+1))/9; end end D=uint8(D); subplot(1,3,1) imshow(A) subplot(1,3,2) imshow(B) subplot(1,3,3) imshow(D) %D(i,j)=(C(i-1,j-1)+2C(i-1,j)+C(i-1,j+1)+C(i,j- 1)+2C(i,j)+C(i,j+1)+C(i+1,j- 1)+C(i+1,j)+C(i+1,j+1))/10

1. 使用imread函数读取一张灰度图像pout.tif。 2. 使用imnoise函数对图像进行添加椒盐噪声，噪声密度为0.2。 3. 将添加噪声后的图像转换为double类型，并将其保存到变量C中。 4. 获取图像的大小，使用均值滤波器...

帮我解释一下代码clc clear all A=imread('pout.tif'); B=imnoise(A,'salt & pepper',0.2); C=double(B); [m,n]=size(C); D=C; for i=2:m-1 for j=2:n-1 D(i,j)=(C(i-1,j-1)+C(i-1,j)+C(i- 1,j+1)+C(i,j-1)+C(i,j)+C(i,j+1)+C(i+1,j- 1)+C(i+1,j)+C(i+1,j+1))/9; end end D=uint8(D); subplot(1,3,1) imshow(A) subplot(1,3,2) imshow(B) subplot(1,3,3) imshow(D) %D(i,j)=(C(i-1,j-1)+2*C(i-1,j)+C(i-1,j+1)+C(i,j- 1)+2*C(i,j)+C(i,j+1)+C(i+1,j- 1)+C(i+1,j)+C(i+1,j+1))/10;

3. B=imnoise(A,'salt & pepper',0.2);：向图像 A 中添加椒盐噪声，并将噪声图像存储在变量 B 中。噪声强度为 0.2。 4. C=double(B);：将噪声图像 B 转换为双精度浮点型数据，并将其存储在变量 C 中。 5. [m,...
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用matlab实现：1. 对一个图像进行不同大小的模板的均值滤波，并比较结果。 选一幅图像（如eight.tif），对图像加入椒盐噪声，然后分别选择3×3、5×5、7×7等模板进行均值滤波，同时观察噪声图像、不同尺寸模板的均值滤波图像，并就不同尺寸的滤波器模板进行滤波操作的图像进行比较。 2. 利用一个低通模板对一幅有噪图象（GAUSS白噪声）进行滤波（原图像可选lena.bmp、saturn.tif、pout.tif等），检验两种滤波模板（分别使用一个5×5的线性邻域平均模板和一个非线性模板:3×5中值滤波器）对噪声的滤波效果。

img_noise = imnoise(img, 'salt & pepper', 0.2); % 定义不同大小的模板 mask_3 = ones(3)/9; mask_5 = ones(5)/25; mask_7 = ones(7)/49; % 对不同大小的模板进行均值滤波 img_3 = imfilter(img_noise, mask_3);...
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