matlab图像去噪与增强

以下是基于维纳滤波的matlab图像去噪实现代码：

I = imread('cameraman.tif');
J = imnoise(I,'gaussian',0,0.01);
K = wiener2(J,[5 5]);
subplot(131),imshow(I),title('原始图像');
subplot(132),imshow(J),title('加噪声图像');
subplot(133),imshow(K),title('维纳滤波去噪图像');

以上代码中，首先读入原始图像，然后使用imnoise函数添加高斯噪声，接着使用wiener2函数进行维纳滤波去噪，最后将原始图像、加噪声图像和去噪图像分别显示在三个子图中。

以下是matlab图像增强实现代码：

I = imread('cameraman.tif');
J = imadjust(I,[],[],0.5);
subplot(121),imshow(I),title('原始图像');
subplot(122),imshow(J),title('对比度增强图像');

以上代码中，首先读入原始图像，然后使用imadjust函数进行对比度增强，最后将原始图像和增强后的图像分别显示在两个子图中。

相关问题

matlab图像去噪增强,基于Matlab的图像增强与去噪设计

Matlab是一个非常强大的工具，可以用于图像处理和数字信号处理。在Matlab中，有很多方法可以实现图像去噪和增强。下面我将介绍一些常用的方法。

1.中值滤波

中值滤波是一种简单但有效的去噪方法。该方法通过将每个像素周围的像素排序并取中值来减少噪声。在Matlab中，可以使用medfilt2函数实现中值滤波。

2.均值滤波

均值滤波是另一种简单的去噪方法。该方法通过将每个像素周围的像素取平均值来减少噪声。在Matlab中，可以使用fspecial和imfilter函数实现均值滤波。

3.小波去噪

小波去噪是一种比较先进的去噪方法。该方法通过将信号分解成不同频率的子带，并在每个子带上进行阈值处理来减少噪声。在Matlab中，可以使用wdenoise函数实现小波去噪。

4.直方图均衡化

直方图均衡化是一种简单但有效的增强方法。该方法通过调整图像的像素值来增加对比度和亮度。在Matlab中，可以使用histeq函数实现直方图均衡化。

5.自适应直方图均衡化

自适应直方图均衡化是一种改进的增强方法。该方法通过将图像分成小块，并在每个块上进行直方图均衡化来增加对比度和亮度。在Matlab中，可以使用adapthisteq函数实现自适应直方图均衡化。

这些方法只是图像去噪和增强的一些基础方法，还有很多其他的方法可以使用。需要根据具体问题选择合适的方法。

matlab图像去噪处理

Matlab中有许多图像去噪处理函数，其中一些常用的函数如下：

1. imnoise：可以用来添加各种类型的噪声到图像中，例如高斯噪声、椒盐噪声等。

2. medfilt2：中值滤波器，可以用来去除椒盐噪声。

3. wiener2：维纳滤波器，可以用来去除高斯噪声。

4. filter2：可以使用自定义滤波器来去除噪声。

5. nlfilter：可以使用自定义的非线性滤波器来去除噪声。

6. imreducehaze：可以去除图像中的雾霾和噪声。

7. imsharpen：可以用来增强图像细节，同时去除一些噪声。

这些函数可以结合使用来实现更好的去噪效果。例如，可以使用imnoise添加噪声，然后使用medfilt2和wiener2来分别去除椒盐噪声和高斯噪声，最后使用imsharpen来增强图像细节和去除噪声。