《自-数字图像平滑滤波在MATLAB上的实现》由会员分享,可在线阅读,更多相关《自-数字图像平滑滤波在MATLAB上的实现(7页珍藏版)》请在金锄头文库上搜索。
1、 图像平滑滤波在MAL上的实现本课程设计在MAA上实现的程序和结果I=irad(b.bm);v=05*ones(sie(I);I1=ioise(I,cvr,v);I2imnis(,alt & ppr,02);I=mnois(I,spec,0.02);gue;sublot(221);od on;itl(原图像);imshow(I);holdf;subpot(22);hod on;itle(受高斯噪声污染的图像);imshow(1);holf;ublo(223);hold on;title(受椒盐噪声污染的图像);imsow(I2);hod o;sbplot(224);holdon;tle(受乘性
2、噪声污染的图像);imshow(I);ldoff;=one(3,3)/9;J1=imfilter(I,h);J2=imfiler(2,h);J=imfilter(I,h);igure;subpl(221);hld on;t(原图像);ish(I);hol off;subplt(222);hodon;title(对有高斯噪声的3*3邻域平均后的图像);mshow(J);hold off;subplot(23);hodon;title(对有椒盐噪声的*邻域平均后的图像);imso(J2);hold off;suplot(24);hod on;tile(对有乘性噪声的3*3邻域平均后的图像);mso
3、w(3);old of;1=s(,5)/5;K1=imile(I,h1);K2=imfilter(I2,1);K3=mfiltr(I3,h1);gure;subplot(22);hol ;titl(原图像);imsw(I);hod ff;subplot(22);holon;itle(对有高斯噪声的5*5邻域平均后的图像);isow(K1);hld of;subplt(22);od n;tle(对有椒盐噪声的5*5邻域平均后的图像);imhow(K);hold off;subplot(224);hold n;ttle(对有乘性噪声的5*邻域平均后的图像);imshow(3);od off;L1=
4、mefilt2(1,5,5);2=edlt2(I2,5);L3meflt2(I,5,);figue;supt(21);hold n;title(原图像);msow(I);hld off;suplot(22);hld on;tle(高斯噪声55中值滤波后的图像);sow(L);hol of;sublot(23);hodon;tle(椒盐噪声55中值滤波后的图像);imhow(L2);hold off;subpl(224);hod o;tle(乘性噪声的55中值滤波后的图像);mso(L3);holoff;f1,f=frspac(25,mhgid);d=zer(25,2);qrt(f1.2+2)0
5、5;(d)=1;hsam(Hd);igure;freq2(,64,6);Iired(b.bm);v=.5ones(size();I1=imnose(I,loclvar,v);I2mnoise(I,alt & per,0);3=imose(I,specke,0.02);J1mfilter(1,,replicte);2=iilte(I,h,rplic);J3=ifilter(I,h,replicate);fie;suplot(1);ld on;title(原图像);imow(I);hod off;subpl(222);hold n;ite(高斯噪声频域滤波后图像);imshw(1);hl off;ult(223);o on;itl(椒盐噪声频域滤波后图像);imshw(2);holdoff;subplt(2);hold on;ite(乘性噪声频域滤波后图像);ihow(J);holof;