MATLAB对加入噪声图像选用最大均匀性平滑代码

以下是MATLAB中对加入噪声图像选用最大均匀性平滑的代码：

% 读入图像
I = imread('noisy_image.png');

% 添加噪声
J = imnoise(I, 'salt & pepper', 0.02);

% 最大均匀性平滑
K = ordfilt2(J, 5*5, ones(5,5));

% 显示结果
imshow(K);

解释一下代码：

第一行读入图像，需要将`noisy_image.png`替换成你的图片路径和名称。

第三行添加噪声，这里我选用的是椒盐噪声，噪声强度为0.02，可以根据需要更改噪声类型和强度。

第五行进行最大均匀性平滑，这里选用的是5*5的窗口大小，可以根据需要更改窗口大小。

最后一行显示结果。

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MATLAB对加入噪声图像选用最大均匀性平滑模板做运算代码

以下是MATLAB中对加入噪声图像选用最大均匀性平滑模板做运算的代码：

% 读入图像
I = imread('noisy_image.png');

% 添加噪声
J = imnoise(I, 'salt & pepper', 0.02);

% 定义最大均匀性平滑模板
mask = ones(5, 5);

% 对图像进行卷积运算
K = conv2(J, mask, 'same');

% 显示结果
imshow(K);

解释一下代码：

第一行读入图像，需要将`noisy_image.png`替换成你的图片路径和名称。

第三行添加噪声，这里我选用的是椒盐噪声，噪声强度为0.02，可以根据需要更改噪声类型和强度。

第五行定义最大均匀性平滑模板，这里选用的是5*5的全1矩阵，表示对每个像素周围的5*5个像素取平均值。

第七行对图像进行卷积运算，这里选用的是`conv2`函数，第三个参数`'same'`表示输出与输入图像大小相同的图像。卷积运算的结果是对每个像素进行最大均匀性平滑。

最后一行显示结果。

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Matlab最大均匀性平滑图像处理代码

下面是一个基于 Matlab 实现的最大均匀性平滑图像处理代码：

function J = max_uniformity_smoothing(I, window_size)
% I: 输入图像
% window_size: 窗口大小
% J: 输出图像

[m, n] = size(I);
J = zeros(m, n);
half_size = floor(window_size / 2);

for i = half_size + 1 : m - half_size
    for j = half_size + 1 : n - half_size
        % 获取当前窗口
        window = I(i - half_size : i + half_size, j - half_size : j + half_size);
        
        % 计算当前窗口的均值
        avg = mean(window(:));
        
        % 计算当前窗口的标准差
        std_dev = std(window(:));
        
        % 计算当前窗口的最大均匀性值
        max_unif = 1 - (std_dev / avg);
        
        % 对当前像素进行平滑处理
        if avg == 0
            J(i, j) = I(i, j);
        else
            J(i, j) = (max_unif * avg) + ((1 - max_unif) * I(i, j));
        end
    end
end

J = uint8(J);

该代码使用了双重循环遍历输入图像，对每个像素点进行最大均匀性平滑处理。具体地，它首先获取当前像素点周围的窗口，并计算该窗口的均值和标准差。然后，它计算该窗口的最大均匀性值，并将其用于平滑当前像素点的值。最后，输出处理后的图像。

需要注意的是，该代码对于输入图像中的边缘像素点并没有进行处理，因为这些像素点周围没有足够的像素点可以用于计算窗口。如果需要处理边缘像素点，可以考虑在处理前将输入图像进行边缘扩展。