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4 c& Z* _# |# F8 F% P
MATLAB源程序代码分享：MATLAB实现图像的中值滤波 均值滤波 维纳滤波6 I! j3 R: z" f( s& f. S; W
%% 读入原始的彩色图片, 并显示
8 Y4 Y* s! u' r6 }$ l- Qclear;clc;close all
7 K E5 m" J2 g7 O* yI=imread('tupian.jpg'); 9 g2 Z p w1 L- x+ _) C
figure
- E' K) X* O1 E8 @5 k) Cset(gcf,'units','normalized','position',[0.2 0.2 0.6 0.6]); % 设置 figure 窗口的位置和尺寸
4 @ @8 P" x# V% Isubplot(2,3,1)
% h$ |$ f0 s/ O0 ]3 \imshow(I)9 o' a% a1 R0 W* y# [# ^& e
title('原始彩色图像')
/ [4 i' g/ q' f K# s2 `7 T9 n* b: Y
%% 将彩色图像转换成灰度图像, 并显示 }1 D8 @% R& J( t
I=rgb2gray(I); % rgb 图转换成灰度图3 X5 J! U* X5 L; f% Z' M$ \+ ^! i
subplot(2,3,2)5 q+ o5 {: k2 z4 v, w
imshow(I)3 m& Y2 J1 z$ Q% V/ g. K0 H
title('原始灰度图像') & [6 f0 z4 A& J! r- A
9 C- F6 V/ g; Q$ s/ i
%% 给灰度图像添加椒盐噪声, 并显示噪声图像$ ~* W6 y3 K; R6 n5 L
I1=imnoise(I,'salt & pepper',0.1); % 原图添加椒盐噪声, 得到添加噪声之后的图 I1
% t" \# S5 q4 d3 Q. Y9 l1 z3 y# ~' s2 ssubplot(2,3,3)
( k. B' T1 \) P" simshow(I1)* }% _7 R+ [% f
title('添加椒盐噪声之后的图')
+ m+ K# i( f* I
2 S) B% L/ P; ]7 i( {$ L$ H%% 对噪声图像执行中值滤波, 并显示8 Z7 g) N2 C& w5 [+ l' r- b# X
I2=medfilt2(double(I1)); % 对 I1 执行中值滤波
; s3 r6 B" y; F2 c# usubplot(2,3,4)
3 l& C' f& [: u) w+ P, Q" simshow(uint8(I2))
$ J. Y) I8 R# o& T! ltitle('中值滤波之后的图')
& S. D( u0 d8 Y6 O6 ^# K3 B1 [
/ ^* U: \/ r" j" A3 D) y2 x" z%% 对噪声图像执行均值滤波, 并显示* i8 c @( s: @+ ]" g7 X6 s/ c
h=fspecial('average',[5 5]); % 定义 5*5 的均值滤波器模板
& \. \3 r, ]0 }. ~) L( G' oI3=filter2(h,double(I1)); % 使用均值滤波器模板, 对 I1 执行均值滤波0 V/ V+ X5 h& o
subplot(2,3,5)
( Y7 J, @; q1 n4 K4 p" l! Simshow(uint8(I3))
8 Z1 ~8 \6 S3 q$ Z7 l0 D7 ztitle('均值滤波之后的图')7 R. ?, i! B8 V5 a' K3 S% Y3 u
- i- v. k4 h( K4 I9 y+ U
%% 对噪声图像执行维纳滤波, 并显示
0 e: R, Q. I9 ^, @$ `% p8 g/ SI4=wiener2(double(I1),[5 5]); % 对 I1 执行维纳滤波$ ~2 y; ]8 K6 p! s* H7 H
subplot(2,3,6)
- [/ f5 l* O$ Z, R+ P9 Bimshow(uint8(I4))
! A! X/ q6 B5 k' @5 D- ]4 |title('维纳滤波之后的图') |
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发表于 2020-3-16 11:22
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