帮我解释一下代码clc clear all A=imread('pout.tif'); B=imnoise(A,'salt & pepper',0.2); C=double(B); [m,n]=size(C); D=C; for i=2:m-1 for j=2:n-1 D(i,j)=(C(i-1,j-1)+C(i-1,j)+C(i- 1,j+1)+C(i,j-1)+C(i,j)+C(i,j+1)+C(i+1,j- 1)+C(i+1,j)+C(i+1,j+1))/9; end end D=uint8(D); subplot(1,3,1) imshow(A) subplot(1,3,2) imshow(B) subplot(1,3,3) imshow(D) %D(i,j)=(C(i-1,j-1)+2*C(i-1,j)+C(i-1,j+1)+C(i,j- 1)+2*C(i,j)+C(i,j+1)+C(i+1,j- 1)+C(i+1,j)+C(i+1,j+1))/10;
时间: 2024-04-07 10:32:28 浏览: 14
这段代码的作用是对一张灰度图像进行均值滤波处理,其中:
- 第1行:清空MATLAB工作区变量
- 第2行:读入一张灰度图像(pout.tif),并将其存储在变量A中
- 第3行:在A基础上添加椒盐噪声,并将结果存储在变量B中,噪声比例为0.2
- 第4行:将B转换为双精度浮点型,并将结果存储在变量C中
- 第5-6行:获取C的行数m和列数n
- 第7行:将D初始化为C
- 第8-11行:双重循环遍历C中除去边缘像素的所有像素,计算其周围9个像素的平均值,并将结果存储在D中
- 第12行:将D转换为8位无符号整型,并将结果存储在变量D中
- 第13-16行:将原图像A、加噪图像B和滤波后的图像D分别显示在一个1行3列的子图中,以便比较它们之间的差别
如果将第8行注释掉,同时将第11行中的9改为10,那么就会使用加权平均的方式计算像素周围9个像素的值,其中中心像素的权重为2,其余8个像素的权重为1。
相关问题
clc clear all A=imread('pout.tif'); B=imnoise(A,'salt & pepper',0.2); C=double(B); [m,n]=size(C); D=C; for i=2:m-1 for j=2:n-1 D(i,j)=(C(i-1,j-1)+C(i-1,j)+C(i- 1,j+1)+C(i,j-1)+C(i,j)+C(i,j+1)+C(i+1,j- 1)+C(i+1,j)+C(i+1,j+1))/9; end end D=uint8(D); subplot(1,3,1) imshow(A) subplot(1,3,2) imshow(B) subplot(1,3,3) imshow(D)
这段代码实现了对一张图像添加椒盐噪声,并用3x3的均值滤波器进行去噪的过程,最终将原始图像、加噪后的图像和去噪后的图像在一个1x3的子图中展示出来。
具体实现步骤如下:
1. 读取一张灰度图像pout.tif,并用imnoise()函数向其中添加20%的椒盐噪声,得到加噪后的图像B。
2. 将加噪后的图像B转换为double类型,并将其存储在变量C中。同时,获取其行数m和列数n。
3. 对变量C中的每个像素点进行3x3的均值滤波,将结果存储在变量D中。
4. 将变量D转换为uint8类型,以便于显示。同时,用subplot()函数将原始图像、加噪后的图像和去噪后的图像分别展示在子图中。
下面是代码的正式形式:
```matlab
clc
clear all
A = imread('pout.tif');
B = imnoise(A, 'salt & pepper', 0.2);
C = double(B);
[m, n] = size(C);
D = C;
for i = 2:m-1
for j = 2:n-1
D(i,j) = (C(i-1,j-1)+C(i-1,j)+C(i-1,j+1)+C(i,j-1)+C(i,j)+C(i,j+1)+C(i+1,j-1)+C(i+1,j)+C(i+1,j+1))/9;
end
end
D = uint8(D);
subplot(1,3,1)
imshow(A)
subplot(1,3,2)
imshow(B)
subplot(1,3,3)
imshow(D)
```
解释代码clc clear all A=imread('pout.tif'); B=imnoise(A,'salt & pepper',0.2); C=double(B); [m,n]=size(C); D=C; for i=2:m-1 for j=2:n-1 D(i,j)=(C(i-1,j-1)+C(i-1,j)+C(i- 1,j+1)+C(i,j-1)+C(i,j)+C(i,j+1)+C(i+1,j- 1)+C(i+1,j)+C(i+1,j+1))/9; end end D=uint8(D); subplot(1,3,1) imshow(A) subplot(1,3,2) imshow(B) subplot(1,3,3) imshow(D) %D(i,j)=(C(i-1,j-1)+2C(i-1,j)+C(i-1,j+1)+C(i,j- 1)+2C(i,j)+C(i,j+1)+C(i+1,j- 1)+C(i+1,j)+C(i+1,j+1))/10
这段代码实现了对一张灰度图像进行去盐和椒噪声的处理,并使用3x3的均值滤波器进行图像的平滑处理,最后将处理后的图像进行显示。
具体的实现步骤如下:
1. 使用imread函数读取一张灰度图像pout.tif。
2. 使用imnoise函数对图像进行添加椒盐噪声,噪声密度为0.2。
3. 将添加噪声后的图像转换为double类型,并将其保存到变量C中。
4. 获取图像的大小,使用均值滤波器对图像进行平滑处理,平滑后的像素值为该像素周围3x3邻域内像素值的平均值。
5. 将平滑后的图像保存到变量D中,并将其转换为uint8类型。
6. 使用subplot函数将原始图像、添加噪声后的图像和平滑后的图像显示在同一窗口中。
7. 在第13行代码中,将平滑后的像素值计算公式改为D(i,j)=(C(i-1,j-1)+2*C(i-1,j)+C(i-1,j+1)+C(i,j-1)+2*C(i,j)+C(i,j+1)+C(i+1,j-1)+C(i+1,j)+C(i+1,j+1))/10,该公式中增加了对中心像素的加权,可以得到更好的平滑效果。