img=imread('lena.bmp'); figure,imshow(img); %加入噪声 img_noise=double(imnoise(img,'salt & lena',0.06)); figure,imshow(img_noise,[]); %对图像进行平滑处理 img_smoothed=imfilter(img_noise,fspecial('average',5)); figure,imshow(img_smoothed,[]);代码解析

时间: 2024-04-03 07:32:53 浏览: 40
这段代码主要是针对一张名为'lena.bmp'的图像进行操作,其中包括图像读取、加噪、平滑处理和显示。 第一行使用imread函数读取图像,并将其存储在变量img中。 第二行使用imshow函数将原始图像显示出来,方便观察。 第四行对原始图像进行噪声处理,其中'imnoise'函数用于添加噪声,'salt & pepper'表示添加盐噪声和椒噪声,'0.06'表示噪声比例为6%。将处理后的图像存储在变量img_noise中。 第五行使用imshow函数将添加噪声后的图像显示出来,[]表示将图像的像素值范围拉伸至[0,255],方便观察。 第七行对添加噪声后的图像进行平滑处理,其中'fspecial'函数用于生成平滑滤波器,'average'表示平均滤波器,'5'表示滤波器大小为5x5。将处理后的图像存储在变量img_smoothed中。 第八行使用imshow函数将平滑处理后的图像显示出来,[]同样表示将图像的像素值范围拉伸至[0,255],方便观察。
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im = imread('lena.jpg'); % 创建PSF psf = fspecial('gaussian', [15 15], 5); % 对图像进行卷积 im_blur = imfilter(im, psf, 'circular', 'conv'); % 添加高斯噪声 sigma = 25; im_noisy = imnoise(im_blur, 'gaussian', 0, (sigma/255)^2); % 显示模糊且有噪声的图像 subplot(2, 2, 1); imshow(im_noisy); title('模糊且有噪声的图像'); % 进行逆滤波 im_recovered_inv = deconvwnr(im_noisy, psf, 0); subplot(2, 2, 2); imshow(im_recovered_inv); title('逆滤波复原的图像');逆滤波这里有问题,改正代码

好的,根据您的描述,可以尝试使用Wiener滤波来代替逆滤波,因为逆滤波对噪声比较敏感,容易产生较大的估计误差。以下是可能的代码实现: ```matlab % 读入图像和模糊核 im = imread('lena.jpg'); im = im2double(im); psf = fspecial('gaussian', [15 15], 5); % 对图像进行卷积 im_blur = imfilter(im, psf, 'circular', 'conv'); % 添加高斯噪声 sigma = 25; im_noisy = imnoise(im_blur, 'gaussian', 0, (sigma/255)^2); % 显示模糊且有噪声的图像 subplot(2, 2, 1); imshow(im_noisy); title('模糊且有噪声的图像'); % 进行Wiener滤波 SNR = 1/(sigma/255)^2; im_recovered_wiener = deconvwnr(im_noisy, psf, 1/SNR); subplot(2, 2, 2); imshow(im_recovered_wiener); title('Wiener滤波复原的图像'); ``` 这段代码中,我们首先读入图像和模糊核,然后对图像进行卷积得到模糊图像。接下来,我们添加高斯噪声,并将其显示出来。然后,我们根据噪声的信噪比计算Wiener滤波的参数,使用`deconvwnr`函数对图像进行复原。最后,我们将复原结果显示出来。

用matlab编写一段代码,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。

好的,以下是MATLAB代码,实现了您所要求的功能: ```matlab % 载入图像 img = imread('lena.bmp'); % 也可以选择其他图片 imshow(img); title('原图'); % 添加高斯白噪声 noise_img = imnoise(img, 'gaussian', 0, 0.01); figure; imshow(noise_img); title('加噪图'); % 定义滤波器 avg_filter = fspecial('average', [5, 5]); median_filter = fspecial('median', [3, 5]); % 应用滤波器 avg_filtered_img = imfilter(noise_img, avg_filter); median_filtered_img = imfilter(noise_img, median_filter); % 显示滤波后的图像 figure; imshow(avg_filtered_img); title('线性邻域平均滤波'); figure; imshow(median_filtered_img); title('非线性中值滤波'); % 计算图像质量评估指标 psnr_avg = psnr(avg_filtered_img, img); ssim_avg = ssim(avg_filtered_img, img); psnr_median = psnr(median_filtered_img, img); ssim_median = ssim(median_filtered_img, img); % 输出结果 fprintf('线性邻域平均滤波的PSNR值为%.2f,SSIM值为%.4f\n', psnr_avg, ssim_avg); fprintf('非线性中值滤波的PSNR值为%.2f,SSIM值为%.4f\n', psnr_median, ssim_median); ``` 注意:这段代码假设源图像是灰度图像,而不是彩色图像。如果您选择的是彩色图像,则需要将其转换为灰度图像。

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