Matlab实现人眼识别：噪声处理与中值滤波实例

这段MATLAB代码主要涉及图像处理的人脸识别部分，特别是针对图像预处理和降噪的步骤。代码首先读取两张人脸图像，分别保存为'face.jpg'，并将其转换为灰度图像以提取关键特征。以下是代码的关键知识点： 1. **图像读取与显示**： - 使用`imread`函数从指定路径读取图片，如`x=imread('d:\image\face.jpg')`。 - `subplot`函数用于在同一个窗口中展示多张处理后的图像，便于对比。 2. **图像转换与预处理**： - 将RGB图像转换为灰度图像：`y=rgb2gray(x)`和`y1=rgb2gray(x1)`，灰度图像能减少颜色信息对后续处理的影响。 - 添加椒盐噪声：`u1=imnoise(y,'salt&pepper',0.07)`和`u2=imnoise(y1,'salt&pepper',0.13)`，这是为了模拟实际环境中的图像噪声干扰。 3. **中值滤波**： - 使用`medfilt2`函数进行中值滤波，这是一种非线性滤波方法，能有效去除椒盐噪声。代码进行了两次滤波，分别用不同的窗口大小，如`zz=medfilt2(u1,[33])`和`z=medfilt2(zz,[55])`。 - `subplot`展示了滤波前后的效果，以便观察噪声消除的效果。 4. **人脸识别的初步准备**： - 对两张原始图像（x1和x2）重复了相同的预处理过程，包括灰度化、添加噪声和中值滤波，这可能是为了对比不同图像处理后对识别性能的影响。 5. **代码结构与可扩展性**： - 代码结构清晰，便于理解和修改。通过调用`figure`和`subplot`创建多个子图，每个子图对应图像处理的不同步骤。这有助于作者或读者分析和调试代码。 然而，这段代码本身并不包含人脸识别的具体算法，比如常见的特征提取（如Haar特征、Local Binary Patterns等）、模板匹配或深度学习模型。这部分通常会在后续的代码中实现，可能包括SIFT、SURF、OpenCV库的使用，或者基于深度学习的卷积神经网络（CNN）模型。 总结，这段MATLAB代码主要用于图像预处理，为后续的人脸识别提供干净、噪声降低的输入数据。对于一篇毕业论文而言，这可能是实验的一部分，但实际的人脸识别过程还需要结合其他高级技术来完成。