matlab 领域平均法和中值滤波
时间: 2023-10-22 21:04:48 浏览: 83
好的,针对你的问题,我来简单介绍一下。
平均法是一种常见的图像滤波方法,它的基本思想是用一个固定大小的窗口在图像上滑动,将窗口内的像素值取平均值作为中心像素的新值。这样可以有效地去除图像中的噪声,但同时也会损失一些图像细节。
中值滤波是一种非线性滤波方法,它的基本思想是用一个固定大小的窗口在图像上滑动,将窗口内的像素值排序后取中值作为中心像素的新值。这样可以有效地去除图像中的噪声,同时保留图像细节。
在 MATLAB 中,可以使用 imfilter 函数来实现平均法和中值滤波。具体使用方法可以参考 MATLAB 的官方文档。
相关问题
邻域平均法 去噪matlab
邻域平均法是一种常用的图像去噪方法,它基于邻域像素的相似性进行处理。在Matlab中,可以使用以下步骤来实现邻域平均法去噪:
1. 读取含有椒盐噪声的图像,可以使用imread函数。
2. 创建一个与原始图像大小相同的空白图像作为输出图像。
3. 遍历原始图像的每一个像素,对于每一个像素,计算其邻域像素的平均灰度值。
4. 将计算得到的平均灰度值赋给输出图像对应位置的像素。
5. 对输出图像进行显示,可以使用imshow函数。
通过以上步骤,你可以在Matlab中实现邻域平均法对含有椒盐噪声的图像进行去噪。注意,具体的代码实现可能因个人需求和图像特点而有所差异,你可以根据自己的需求进行调整。
参考文献:
给图像加入噪声密度为0.02的椒盐噪声,分别用邻域平均法和中值滤波法对图像进行降噪,Matlab仿真结果如下。
本论文仿真时选取一张彩色图片“2010-03-09-2.bmp”,并在图片中加入两种噪声:高斯噪声和椒盐噪声。所谓高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布的一类噪声。椒盐噪声是由图像传感器、传输信道、解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声,属于非平稳噪声。本章利用Matlab软件对含噪图像的去噪算法进行仿真,将应用邻域平均法、中值滤波法、维纳滤波法和模糊小波变换法对含有高斯噪声和椒盐噪声图像的去噪效果进行比较,从而得到相应结论。
matlab图像空域平滑 1.读出一幅图像,给这幅图像分别加入椒盐噪声和高斯噪声后并与前一张图像显示在同一图像窗口中。 2.对加入噪声图像选用不同的平滑模板(3×3邻域模板、5×5邻域模板、超限像素平滑法、最大均匀性平滑、中值滤波等)做运算,对比不同模板所输出的效果。 图像空域锐化 1.读出一幅图像,利用sobel和prewitt算子对图像进行锐化,观察采用不同的输出形式,获得的图像锐化处理效果。 2.分别采用5×5,9×9大小的二阶Laplacian算子1中原始图像进行锐化,比较处理效果,要求在同一窗口中显示。
图像空域平滑:
1.读出一幅图像,给这幅图像分别加入椒盐噪声和高斯噪声后并与前一张图像显示在同一图像窗口中。
```matlab
img = imread('lena.png');
gray_img = rgb2gray(img);
% 添加椒盐噪声
salt_pepper_img = imnoise(gray_img, 'salt & pepper', 0.05);
% 添加高斯噪声
gaussian_img = imnoise(gray_img, 'gaussian', 0.02);
% 显示图像
figure;
subplot(1,3,1);
imshow(gray_img);
title('Original Image');
subplot(1,3,2);
imshow(salt_pepper_img);
title('Salt & Pepper Noise Image');
subplot(1,3,3);
imshow(gaussian_img);
title('Gaussian Noise Image');
```
2.对加入噪声图像选用不同的平滑模板(3×3邻域模板、5×5邻域模板、超限像素平滑法、最大均匀性平滑、中值滤波等)做运算,对比不同模板所输出的效果。
```matlab
% 3x3邻域平均滤波
avg_3x3 = imfilter(salt_pepper_img, fspecial('average', [3 3]));
% 5x5邻域平均滤波
avg_5x5 = imfilter(salt_pepper_img, fspecial('average', [5 5]));
% 超限像素平滑法
lim_3x3 = adpmedian(salt_pepper_img, 3);
% 最大均匀性平滑
max_3x3 = ordfilt2(salt_pepper_img, 5, ones(3,3));
% 中值滤波
med_3x3 = medfilt2(salt_pepper_img, [3 3]);
% 显示图像
figure;
subplot(2,3,1);
imshow(salt_pepper_img);
title('Salt & Pepper Noise Image');
subplot(2,3,2);
imshow(avg_3x3);
title('3x3 Avg Filter');
subplot(2,3,3);
imshow(avg_5x5);
title('5x5 Avg Filter');
subplot(2,3,4);
imshow(lim_3x3);
title('Adaptive Median Filter');
subplot(2,3,5);
imshow(max_3x3);
title('Max Uniformity Filter');
subplot(2,3,6);
imshow(med_3x3);
title('Median Filter');
```
图像空域锐化:
1.读出一幅图像,利用sobel和prewitt算子对图像进行锐化,观察采用不同的输出形式,获得的图像锐化处理效果。
```matlab
img = imread('lena.png');
gray_img = rgb2gray(img);
% Sobel算子
sobel_img = imfilter(gray_img, fspecial('sobel'));
sobel_img1 = imabsdiff(gray_img, sobel_img);
sobel_img2 = imadd(gray_img, sobel_img);
% Prewitt算子
prewitt_img = imfilter(gray_img, fspecial('prewitt'));
prewitt_img1 = imabsdiff(gray_img, prewitt_img);
prewitt_img2 = imadd(gray_img, prewitt_img);
% 显示图像
figure;
subplot(2,3,1);
imshow(gray_img);
title('Original Image');
subplot(2,3,2);
imshow(sobel_img);
title('Sobel Operator');
subplot(2,3,3);
imshow(prewitt_img);
title('Prewitt Operator');
subplot(2,3,4);
imshow(sobel_img1);
title('Sobel Operator (abs diff)');
subplot(2,3,5);
imshow(sobel_img2);
title('Sobel Operator (add)');
subplot(2,3,6);
imshow(prewitt_img1);
title('Prewitt Operator (abs diff)');
```
2.分别采用5×5,9×9大小的二阶Laplacian算子1中原始图像进行锐化,比较处理效果,要求在同一窗口中显示。
```matlab
% 5x5二阶Laplacian算子
laplacian_5 = fspecial('laplacian', 0.2);
laplacian_img_5 = imfilter(gray_img, laplacian_5);
% 9x9二阶Laplacian算子
laplacian_9 = fspecial('laplacian', 0.8);
laplacian_img_9 = imfilter(gray_img, laplacian_9);
% 显示图像
figure;
subplot(1,3,1);
imshow(gray_img);
title('Original Image');
subplot(1,3,2);
imshow(laplacian_img_5);
title('5x5 Laplacian Operator');
subplot(1,3,3);
imshow(laplacian_img_9);
title('9x9 Laplacian Operator');
```