图像增强和去噪 代码
时间: 2023-12-08 20:04:43 浏览: 30
基于维纳滤波的图像去噪Matlab代码如下:
```matlab
I = imread('cameraman.tif');
J = imnoise(I,'gaussian',0,0.01);
K = wiener2(J,[5 5]);
imshow(I), figure, imshow(J), figure, imshow(K)
```
其中,'cameraman.tif'是一个Matlab自带的图像,可以替换成其他图像。'gaussian'表示添加高斯噪声,0和0.01分别表示噪声均值和方差。[5 5]表示滤波器的大小。
图像增强可以通过直方图均衡化实现,Matlab代码如下:
```matlab
I = imread('cameraman.tif');
J = histeq(I);
imshow(I), figure, imshow(J)
```
其中,'cameraman.tif'是一个Matlab自带的图像,可以替换成其他图像。
相关问题
图像增强和复原源代码
根据提供的引用内容,我们可以找到两本书中的图像增强和复原的源代码。但是由于没有具体的代码内容,我无法提供具体的代码演示。不过,我可以为您介绍一下图像增强和复原的一些常见方法和技术。
图像增强是指通过一系列的处理方法,使得图像在视觉上更加清晰、鲜明、易于观察和分析。常见的图像增强方法包括直方图均衡化、灰度拉伸、滤波等。其中,直方图均衡化是一种常用的增强方法,它通过对图像的像素值进行重新分配,使得图像的像素值分布更加均匀,从而提高图像的对比度和亮度。
图像复原是指通过一系列的处理方法,恢复图像中被损坏或失真的信息,使得图像更加清晰、真实、准确。常见的图像复原方法包括去噪、去模糊、去抖动等。其中,去噪是一种常用的复原方法,它通过对图像中的噪声进行滤波处理,从而减少噪声对图像的影响,提高图像的质量和清晰度。
c++opencv—图像增强并图像去噪
好的,针对你的问题,我可以给出以下代码示例来实现图像增强并去噪:
```c++
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char** argv)
{
// 读取图片
Mat image = imread("test.jpg");
if (image.empty())
{
cout << "Could not open or find the image" << endl;
return -1;
}
// 显示原始图片
imshow("Original Image", image);
// 应用CLAHE算法对图片进行直方图均衡化
Ptr<CLAHE> clahe = createCLAHE();
clahe->setClipLimit(4);
Mat equalized_image;
clahe->apply(image, equalized_image);
// 显示直方图均衡化后的图片
imshow("Equalized Image", equalized_image);
// 应用双边滤波器对图片进行去噪
Mat denoised_image;
bilateralFilter(equalized_image, denoised_image, 15, 75, 75);
// 显示处理后的图片
imshow("Denoised Image", denoised_image);
waitKey(0);
return 0;
}
```
在这个示例中,我们首先读取一张图片,并显示原始图片。然后,我们应用CLAHE(对比度受限的自适应直方图均衡化)算法对图片进行直方图均衡化,从而增强图片的对比度。接着,我们应用双边滤波器对处理后的图片进行去噪。最后,我们显示处理后的图片。这样就实现了图像增强并去噪的效果。
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