MATLAB图像增强：椒盐滤波与高斯滤波示例

本篇文档主要介绍了如何使用MATLAB进行图像增强处理，特别是针对车牌定位场景中的图像预处理。代码首先通过`imread`函数读取名为"3.jpg"的图像，并将其转换到0-1的灰度范围，确保后续操作的准确性。接下来，代码展示了几种常见的图像滤波技术： 1. 椒盐噪声滤波：`A=imfilter(I,fspecial('average',16),'replicate')`这部分使用了平均滤波器，大小为16x16像素，'replicate'选项使边缘像素重复，用于平滑图像并减少椒盐噪声。 2. 差分操作：`S=A-I-0.04`通过与原始图像做差并减去一个常数0.04，可能试图突出图像中的边缘或细节。 3. 二值化：`S=im2bw(S,0)`将图像转换为二值图像，阈值设为0，可能是为了进一步细化处理或者便于后续的边缘检测。 4. 图像反转：`S=imcomplement(S)`对二值图像执行反相操作，通常用于增强对比度。 然后，文档展示了对原图的不同调整操作，以改变图像的对比度和亮度： - `I1=rgb2gray(I)`将彩色图像转为灰度，便于进行单通道处理。 - `J=imadjust(I1,[0.10.5],[])`使用直方图均衡化（Histogram Equalization），调整图像的亮度范围，增强视觉效果。 - `K=imadjust(I1,[0.30.7],[])`进一步调整对比度，提高某些区域的可见性。 最后，代码还包含了使用高斯噪声来模拟图像噪声的环节，通过`imnoise`函数添加噪声，并将图像转换为双精度类型，以便于后续的噪声去除或增强处理。 这段代码提供了在MATLAB中对图像进行基本预处理、噪声抑制和增强的方法，适用于车牌定位等场景中的图像处理流程。通过这些步骤，可以改善图像质量，便于后续的特征提取和识别任务。