app.figurenoise = imnoise(app.figuregray, 'salt & pepper', app.noise); axis(app.UIAxes_3,"off"); axis(app.UIAxes_4,"off"); imshow(app.figurenoise, [],"parent", app.UIAxes_3); title(app.UIAxes, '加噪图像'); app.tf = fftshift(fft2(app.figurenoise)); imshow(mat2gray(log(1+abs(app.tf))),"parent", app.UIAxes_4); title(app.UIAxes_4, '加噪图像频域');
时间: 2024-04-01 10:35:13 浏览: 27
这是一段 MATLAB 代码,它做了以下几件事情:
1. 对一个灰度图像进行了椒盐噪声的添加,噪声程度由变量 app.noise 控制。
2. 在 UI 界面上显示了添加噪声后的图像和其频域。
3. 对添加噪声后的图像进行了傅里叶变换,并进行了频域中心化和对数变换。
4. 在 UI 界面上显示了处理后的频域图像。
其中,变量 app.figuregray 是原始灰度图像,app.UIAxes_3 和 app.UIAxes_4 是 MATLAB 的图像显示控件。
相关问题
I_PepperSalt=imnoise(I,'salt & pepper');分析一下这句代码
这段代码是使用 Matlab 中的 `imnoise` 函数来添加椒盐噪声到图像 `I` 中。具体来说,代码中的语法为:
```matlab
I_PepperSalt = imnoise(I, 'salt & pepper');
```
其中,`I` 是输入的原始图像,`'salt & pepper'` 表示要添加的噪声类型是椒盐噪声。这里并没有指定椒盐噪声的比例,因此默认情况下,`imnoise` 函数会将椒盐噪声的比例设置为 0.05,即在图像中随机添加 5% 的白噪声或黑噪声像素点。
椒盐噪声是一种常见的噪声类型,它会在图像中随机生成一些白色或黑色的像素点,模拟图像传输过程中的噪声干扰。添加椒盐噪声可以对图像进行增强、去噪等处理,是数字图像处理中常用的技术之一。
p=str2num(p{1}); I=imnoise(T,'salt & pepper',p);
这两行代码的作用是向图像 T 中添加椒盐噪声,并将添加噪声后的图像存储到变量 I 中。
具体来说,`p=str2num(p{1})` 将用户在输入对话框中输入的噪声密度转换成数值类型,存储到变量 p 中。
`I=imnoise(T,'salt & pepper',p)` 则使用 `imnoise` 函数向图像 T 中添加椒盐噪声,噪声密度为 p。`'salt & pepper'` 表示添加的噪声类型是椒盐噪声。
添加椒盐噪声的过程是,对于每个像素,在概率 p 的情况下,将其值变为最大值或最小值(即椒盐),以模拟图像中的噪声。这样,添加噪声后的图像 I 与原始图像 T 相比,会出现黑色和白色的点。