《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；
