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1、现代光学检测技术与图像处理说明：1 编程环境: matlab2011。2 程序中，参数的含义3 MSE等参数的值编程思想：利用matlab2011的编程环境，在加噪后的图像中设置一个5*5的模板运用循环逐点对该图像进行滤波，根据滤波原理及中值滤波原理来确定模板中心点为噪点，对该点进行中值替换，最后得到滤波后的图像。程序：z=imread(lena_ran_0.3.bmp); /读取添加有噪声的图像 for x=1:508 for y=1:508 /确定消除图像的面积为508*508 n=0;c=; for i=x:x+4 for j=y:y+4 /设置一个5*5的模板 if z(i,j)=z(
2、x+2,y+2) b(i,j)=z(i,j)-z(x+2,y+2); else b(i,j)=z(x+2,y+2)-z(i,j); /对5*5模板的边缘值和中心值进行比较求差 end c=c;z(i,j); / 设置模板中心点 if b(i,j)=30 n=n+1; /比较中心点与周围点大于30时，进行差异次数累计 end end end if n18 /设置中心点与周围点明显差异的次数最小值为18 z(x+2,y+2)=median(c); /当次数大于18时，证明该点为噪点，进行滤波处理 end endendimshow(z) /读取图像滤去噪声后的图像：原始加噪图像：编程总结：由于对于编程程序掌握的知识不够熟悉，初次使用matlab2011进行滤波处理，经过后的图像的效果于老师给的原始图像相比差距很大，也没能计算出参数值，仅仅是对其中一个噪图像进行了粗略的去除噪声处理，效果不佳，边上因为不符合5*5模板要求没能进行处理，对于处理噪声效果不佳的原因：设置中心点与周围点差值，以及差值累计次数均会对判断噪声有一定影响，图像中的各点灰度值的不同，也会误判为噪点，这使得图像不如原始图像。 2 / 3
