基于形态学的权重自适应图像去噪-算法程序.pdf

基于形态学的权重自适应图像去噪 一、图像去噪方法 二、数学形态学原理 三、权重自适应的多结构形态学去噪 四、程序实现 附录 运行环境：Matlab2011a clear clc %载入图像 filename=fullfile(pwd,2.jpeg);%注意下图片格式，本文用的图片格式为jpeg Img=imread(filename); %灰度化 if ndims(Img)==3 I=rgb2gray(Img); else I=Img; end %添加噪声 Ig=imnoise(I,poisson); %获取算子 s=GetStrelList(); % 串联去噪 e=ErodeList(Ig,s); %计算权重 f=GetRateList(Ig,e); %并联 Igo=GetRemoveResult(f,e); %显示结果 figure; subplot(1,2,1);imshow(I,[]);title(原图像); subplot(1,2,2);imshow(Ig,[]);title(噪声图像); figure; subplot(2,2,1);imshow(e.eroded_co12,[]);title(串联1 处理结果); subplot(2,2,2);imshow(e.eroded_co22,[]);title( 串联2 处理结果); subplot(2,2,3);imshow(e.eroded_co32,[]);title( 串联3 处理结果); subplot(2,2,4);imshow(e.eroded_co42,[]);title( 串联4 处理结果); figure subplot(1,2,1);imshow(Ig,[]);title(噪声图像); subplot(1,2,2);imshow(Igo,[]);title(并联去噪图像); %计算PSNR 值 psnr1=PSNR(I,e.eroded_co12); psnr2=PSNR(I,e.eroded_co22); psnr3=PSNR(I,e.eroded_co32); psnr4=PSNR(I,e.eroded_co42); psnr5=PSNR(I,Igo); psnr_list=[psnr1 psnr2 psnr3 psnr4 psnr5]; figure%做对比图 plot(1:5,psnr_list,r+-); axis([0 6 15 20]); set(gca,XTick,0:6,XTickLabel,{, 串联1,串联2,串联3,串联4,并联,}); grid on; title(PSNR 曲线比较) GetStrelList.m function s=GetStrelList() %获取算子 %输出参数 %s—算子结构体 %生成串联算子 s.co11=strel(line,5,-45);% strel 功能：用于膨胀腐蚀及开闭运算等操作的结构元素对象 s.co12=strel(line,7,-45); %生成串联算子 s.co21=strel(line,5,45); s.co22=strel(line,7,45); %生成串联算子 s.co31=strel(line,3,90); s.co32=strel(line,5,90); %生成串联算子 s.co41=strel(line,3,0); s.co42=strel(line,5,0); GetRemoveResult.m function Igo=GetRemoveResult(f,e) %并联去噪 %输入参数 % f—权值向量 % e—串联结果 %输出参数 % Igo—处理结果 Igo=... f.df1/f.df*double(e.eroded_co12)+f.df2/f.df*double(e.eroded_co22)+... f.df3/f.df*double(e.eroded_co32)+f.df4/f.df*double(e.eroded_co42); Igo=mat2gray(Igo);% mat2gray 功能：将矩阵转化为灰度图像。 PSNR.m