MATLAB实现人眼定位及图像去噪

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"这篇MATLAB代码实现了人眼定位的功能，通过对输入的人脸图像进行预处理，包括转换为灰度图、噪声去除（采用中值滤波器）等步骤，最终定位并显示人眼位置。" 在MATLAB中，实现人眼定位涉及到图像处理的基本操作，主要包括以下几个关键知识点： 1. **图像读取与显示**：`imread`函数用于读取图像，如`x=imread('C:\wuzun.jpg')`，它将指定路径的图像加载到变量x中；`imshow`函数则用来显示图像，例如`imshow(x)`。 2. **颜色空间转换**：`rgb2gray`函数将RGB色彩空间的图像转换为灰度图像，便于后续处理。在代码中，`y=rgb2gray(x)`将原始彩色图像x转换为灰度图像y。 3. **噪声添加与去除**：`imnoise`函数用于在图像中添加特定类型的噪声，如`salt&pepper`噪声。在例子中，`u1=imnoise(y,'salt&pepper',0.07)`在图像y上添加了7%的椒盐噪声；而`medfilt2`函数执行二维中值滤波，用于去除噪声，如`zz=medfilt2(u1,[33])`和`z1=medfilt2(zz1,[55])`，分别用33x33和55x55的滤波窗口对图像进行滤波。 4. **图像分割与定位**：虽然这段代码没有明确的图像分割步骤，但通常在人眼定位中，这一步会涉及阈值处理、边缘检测（如Canny算法）或模板匹配等方法，以确定眼睛的位置。在这里，可能假设经过滤波后的图像已经足够清晰，可以通过进一步的分析来识别眼睛区域。 5. **图像预处理**：在处理噪声图像时，中值滤波是一种常用的方法，因为它对椒盐噪声有很好的抑制效果，同时能保留边缘信息。在代码中，两次使用`medfilt2`分别进行不同大小的滤波，可能是为了平衡噪声去除和细节保留。 6. **多图像处理**：代码同时处理了两张图像（'C:\wuzun.jpg' 和 'C:\wuzun1.jpg'），通过类似的过程进行预处理，表明该程序具有一定的通用性。 7. **MATLAB subplot**：`subplot`函数用于在同一个图形窗口内创建多个子图，便于比较和展示图像的不同处理阶段。例如，`subplot(1,4,1)`会在1行4列的布局中创建第1个子图。 8. **数据可视化**：`title`函数为子图设置标题，帮助理解每个阶段的结果，如`title('ԭͼ1')`。在实际应用中，人眼定位通常是为了进行更复杂的任务，如面部识别、表情分析或者生物特征验证。这段代码提供了一个基础的预处理流程，但可能还需要结合其他算法（如Haar特征级联分类器、HOG特征等）来精确地检测和定位人眼。

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clear all
x=imread('C:\wuzun.jpg'); %读取原始图像
figure(1);subplot(1,4,1);imshow(x);title('原图像1');
y=rgb2gray(x);
subplot(1,4,2);imshow(y);title('图像1的灰度图'); % 图1灰度图
u1=imnoise(y,'salt & pepper',0.07);
subplot(1,4,3);imshow(u1);title('图像1加噪声图'); %给图1加椒盐噪声
zz=medfilt2(u1,[3 3]);z=medfilt2(zz,[5 5]);%(2次中值滤波)
subplot(1,4,4);imshow(z);title('图像1中值滤波'); %图1中值滤波（3*3窗口）
% figure(6);subplot(1,2,1);imshow(zz);title('一次滤波');
% subplot(1,2,2);imshow(z);title('二次滤波');
x1=imread('C:\wuzun1.jpg');
figure(2);subplot(1,4,1);imshow(x1);title('原图像2');
y1=rgb2gray(x1);
subplot(1,4,2);imshow(y1);title('图像2灰度图'); %图2灰度图
u2=imnoise(y1,'salt & pepper',0.13);
subplot(1,4,3);imshow(u2);title('图像2叫噪声图'); %图2加椒盐噪声
zz1=medfilt2(u2,[3 3]);z1=medfilt2(zz1,[5 5]);%(2次中值滤波)
subplot(1,4,4);imshow(z1);title('图像2滤波图'); %图2中值滤波
% figure(5);subplot(1,2,1);imshow(zz1),title('一次滤波');
% subplot(1,2,2);imshow(z1);title('二次滤波');
% figure(3);subplot(1,2,1);imshow(z);title('处理后图1');
% figure(3);subplot(1,2,2);imshow(z1);title('处理后图2');
f=imsubtract(z1,z); %图1图2差分
figure(4);subplot(1,1,1);imshow(f);title('差分后图像');
% agin=medfilt2(f,[3 3]);figure(10);imshow(agin);f=agin; %差分图中值滤波
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