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精心整理數(shù)字像去典型法及matlab現(xiàn)希望到大的指和幫鹽維使原始圖實(shí)驗(yàn):I=imread('C:\DocumentsandSettings\Administrator\桌面\1.gif');%取像J=imnoise(I,'gaussian',0,0.005);%入值方差0.005的斯聲subplot(2,3,1);imshow(I);title('始圖);
精心整理subplot(2,3,2);imshow(J);title('入高噪之的像'%用MATLAB中的數(shù)filter2受聲干的像行值波K1=filter2(fspecial('average',3),J)/255;%模尺為K2=filter2(fspecial('average',5),J)/255;%模尺為K3=filter2(fspecial('average',7),J)/255;%模尺為K4=filter2(fspecial('average',9),J)/255;%模尺為subplot(2,3,3);imshow(K1);title('進(jìn)后圖');subplot(2,3,4);imshow(K2);title('進(jìn)后圖');subplot(2,3,5);imshow(K3);title('進(jìn)后圖');subplot(2,3,6);imshow(K4);title('進(jìn)后圖');PS:用法:用
fspecialn[[0.5。
精心整理type='laplacian'[0,1]0type='log',為拉[.5type='prewitt'算子的算子type='unsharp',[0,1]據(jù)我測(cè),用均濾波噪(噪聲效果用的域半越大果越,當(dāng)其代也會(huì)更,另確切去噪果的還需用等數(shù)據(jù)來(lái)度。實(shí)驗(yàn):二自適維納波對(duì)噪聲濾除果I=imread('C:\DocumentsandSettings\Administrator\桌面\1.gif');%取像J=imnoise(I,'gaussian',0,0.005);%入值方差0.005的斯聲K2=wiener2(J,[33]);%對(duì)加圖進(jìn)二自應(yīng)納濾K2=wiener2(J,[55]);%對(duì)加圖進(jìn)二自應(yīng)納濾K2=wiener2(J,[77]);%對(duì)加圖進(jìn)二自應(yīng)納濾K2=wiener2(J,[99]);%對(duì)加圖進(jìn)二自應(yīng)納濾subplot(2,3,1);imshow(I);title('始圖);subplot(2,3,2);imshow(J);title('噪圖);subplot(2,3,3);imshow(K1);title('復(fù)圖1subplot(2,3,4);imshow(K2);
精心整理title('復(fù)圖2subplot(2,3,5);imshow(K3);title('復(fù)圖3subplot(2,3,6);imshow(K4);title('復(fù)圖3PS維納濾波的兩個(gè)函數(shù)與deconvwnr都?jí)蛲瓿杉{濾波的功能調(diào)圖象復(fù)原方面強(qiáng)調(diào)圖象空間域銳化的作用,其中J=wiener2(I,[m,n])回有噪聲圖像經(jīng)wierner(維濾后的圖像指定濾波器窗口大小為m*n,默認(rèn)值為3*3J=wiener2(I,[m,n],noise)定噪聲的功率,[J,noise]=wiener2(I,[m,n])在圖像濾波的同時(shí),返回噪聲功率的估計(jì)值noise維納濾波的兩個(gè)函數(shù)與deconvwnr都?jí)蛲瓿删S納濾波的功能deconvwnr強(qiáng)圖象復(fù)原方面,強(qiáng)調(diào)圖象空間域銳化的作用,其中J=wiener2(I,[m,n])回有噪聲圖像經(jīng)wierner(維濾后的圖像指定濾波器窗口大小為m*n,默認(rèn)值為3*3J=wiener2(I,[m,n],noise)定噪聲的功率,[J,noise]=wiener2(I,[m,n])在圖像濾波的同時(shí),返回噪聲功率的估計(jì)值。
imnoise的語(yǔ)法式為J=imnoise(I,type)J=imnoise(I,type,parameters)其中J=imnoise(I,type)返原始像I典型聲的噪圖J參數(shù)typeparameters定噪的類(lèi)和相的參。下面命令對(duì)圖像.gif加入斯噪、椒噪聲乘性聲,結(jié)果實(shí)驗(yàn):對(duì)入椒噪聲圖像作均、中和維濾波I=imread(1.gif');J1=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);J2=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);J3=imnoise(I,'speckle',0.02);運(yùn)效見(jiàn)2I=imread('C:\DocumentsandSettings\Administrator\桌面\1.gif');J=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);%h=ones(3,3)/9;%產(chǎn)生3*3的1數(shù)
精心整理%B=conv2(J,h);%卷積算K2=filter2(fspecial('average',3),J)/255;%均濾模板寸K=medfilt2(J);%采用二中濾函medfilt2對(duì)椒噪干的圖濾K1=wiener2(J,[33]);%對(duì)加圖進(jìn)二自應(yīng)納濾subplot(2,3,1);imshow(I);title('始圖);subplot(2,3,2);imshow(J);title('噪圖);subplot(2,3,3);imshow(K2);title('值濾后圖');subplot(2,3,4);imshow(K);title('值濾后圖');subplot(2,3,5);imshow(K1);title('納濾后圖');PS:MATLAB中供了卷積運(yùn)算的函數(shù)命令,其語(yǔ)格式為::MATLAB中提供了卷積運(yùn)算的函數(shù)命令conv2,語(yǔ)法格式為:返和C。×na×nbC(ma+mb+1)(na+nb+1)MATLAB圖處理具箱供了于卷的圖濾波數(shù)filter2,filter2的法格為:Y=filter2(h,X)其中Y=filter2(h,X)圖像X經(jīng)算h的結(jié)默回圖Y與輸圖像X大小相。例如
精心整理其實(shí)filter2conv2是等價(jià)MATLAB在計(jì)算filter2先將積核轉(zhuǎn)180度調(diào)用conv2函數(shù)行計(jì)。Fspecial數(shù)用創(chuàng)建定義濾波子,語(yǔ)法式為h=fspecial(type)h=fspecial(type,parameters)參數(shù)type子類(lèi),parameters指定的參,具格式前文有敘。ones全1數(shù)組,zeros全零組。ones(a,b)產(chǎn)生a行b列全1組ones(a)a行a列全數(shù)通過(guò)3我也可出結(jié),即值濾于去椒鹽聲效最好而維濾波除效則較差中值波對(duì)去除鹽噪果明,是為椒噪聲在畫(huà)上的分點(diǎn)機(jī)出,而中濾波據(jù)數(shù)排序?qū)⑽慈镜拇媛朁c(diǎn)值的率較,所抑制果好對(duì)點(diǎn)、和尖較多圖像宜采值濾,因一些節(jié)點(diǎn)能被成噪點(diǎn)。實(shí)驗(yàn):分使用維統(tǒng)濾波椒鹽聲和斯噪進(jìn)行波I=imread('C:\DocumentsandSettings\Administrator\桌面\1.gif');J1=imnoise(I,'salt&pepper',0.004);subplot(2,3,1);imshow(I);title('始圖);subplot(2,3,2);imshow(J1);title('椒鹽聲的像);J=ordfilt2(J1,5,ones(3,4));%行維計(jì)序?yàn)Vsubplot(2,3,3);imshow(J);title('鹽噪濾后圖');J2=imnoise(I,'gaussian',0,0.004);subplot(2,3,4);imshow(J2);
精心整理title('高斯聲的像);J3=ordfilt2(J2,5,ones(3,4));subplot(2,3,5);imshow(J3);title('斯噪濾后圖');PS:PS:MATLAB小波分工具提供用于像去的函有wrcoef2和wpdencmp其語(yǔ)格式分為:X=wrcoef2(‘type’,C,S,’wname’[xd,treed,datad,perf0,perfl2]=wpdencmp(x,sorh,N,’wname’,crit,par,keepapp)其中X=wrcoef2(type’wname)基于波分結(jié)構(gòu)C,]的重構(gòu)像X。數(shù)“type”a示重近似數(shù);于h表重構(gòu)平細(xì)系數(shù)等于v示重垂直節(jié)系,等d示重對(duì)角節(jié)系。[xd,treed,datad,perf0,perfl2]=wpdencmp(x,sorh,N,’wname’,crit,par,keepapp)是過(guò)小包定限(值化,回輸信號(hào)圖像的除結(jié)果xd。輸入數(shù)中[treed,datadxd最佳小包分結(jié)構(gòu);perfl2perf0表示L^2復(fù)和壓百分perf12=100*(xd波包向量數(shù)/X小波包系向量數(shù))示近似系不能值化否以閾化;sorh=’s為閾值,h硬閾化。實(shí)驗(yàn):利wrcoef2數(shù)進(jìn)圖像噪其程代碼下:I=imread('C:\DocumentsandSettings\Administrator\桌面\1.gif');J=imnoise(I,'gaussian',0,0.005);[c,l]=wavedec2(J,2,'sym4');J1=wrcoef2('a',c,l,'sym4',1);
精心整理J2=wrcoef2('a',c,l,'sym4',2);subplot(2,2,1);imshow(I);title('始圖);subplot(2,2,2);imsho
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