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数字图像第四讲作业
设计一个程序对受到高斯白噪声及椒盐噪声干扰的图像进行3x3,5x5邻域的平均平滑以及中值滤波. (添加噪声参看imnoise函数, 空域卷积可用imfilter2函数实现)。
分析:1.邻域平均平滑可以采用imfilter函数,选择正确的卷积核就可以进行相应的邻域平均平滑操作了。3x3的卷积核为:
H1=1/8*[1 1 1
1 0 1
1 1 1];
5x5的卷积核为:H2=1/24*[1 1 1 1 1
1 1 1 1 1
1 1 0 1 1
1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 ];
2.中值平滑可以先编写中值平滑子函数zhongzhi(),然后在主函数中调用即可。以3*3中值平滑为例来分析其操作过程,3*3中值平滑就是将以各项素为中心的9个像素值的中间值作为平滑后的新的像素值赋给该像素。因此可以通过I(i-1:i+1,j-1:j+1)得到对应于I(i,j)点的九个像素值,然后在由median函数可求出这九个值的中值,赋给新矩阵的(i,j)点即可。
注意I(i-1:i+1,j-1:j+1)操作可能会有i-1=0,j-1=0或i+1、j+1大于矩阵最大行列数的情况,从而出现错误。在这里我的处理是在I矩阵的外围补上一圈0,即出现上述情况时像素值以0来代替。具体代码为:
I0=zeros(m+2,n+2);
for i=2:m+1
for j=2:n+1
I0(i,j)=I(i-1,j-1);
end
end
同理,5*5的中值平滑也可以同样操作,只不过是在外围补上两圈零而已。
代码及注释如下:
主函数:
clear
I = imread(Lenna.bmp);
J=imnoise(I,gaussian);
K=imnoise(I,salt pepper);
%H1为3*3邻域平滑的卷积核,H2为5*5邻域平滑的卷积核
H1=1/8*[1 1 1
1 0 1
1 1 1];
H2=1/24*[1 1 1 1 1
1 1 1 1 1
1 1 0 1 1
1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 ];
J1=imfilter(J,H1); %高斯白噪声的3*3邻域平滑
J2=imfilter(J,H2); %高斯白噪声的5*5邻域平滑
K1=imfilter(K,H1); %椒盐噪声的3*3邻域平滑
K2=imfilter(K,H2); %椒盐噪声的5*5邻域平滑
J3=zhongzhi(J,3); %高斯白噪声的3*3中值平滑
J4=zhongzhi(J,5); %高斯白噪声的5*5中值平滑
K3=zhongzhi(K,3); %椒盐噪声的3*3中值平滑
K4=zhongzhi(K,5); %椒盐噪声的5*5中值平滑
subplot(131);imshow(J);title(高斯白噪声);
subplot(132);imshow(J1);title(高斯白噪声的3*3邻域平滑);
subplot(133);imshow(J2);title(高斯白噪声的5*5邻域平滑);
figure
subplot(131);imshow(J);title(高斯白噪声);
s
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