图像噪声的抑制18103317.docx
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图像噪声的抑制18103317
实验内容
专业：
电子信息工程
学号：
18103317
实验要求：
1、掌握以上噪声抑制的基本算法。
2、读出图像rice.png，分别加椒盐噪声和高斯噪声，得到两幅带有噪声的图像。
I=imread（'rice.png'）;
figure,imshow（I）;
J1=imnoise（I,'gaussian',0,0.02）;
figure,imshow（J1）;
J2=imnoise（I,'salt&pepper',0.05）;
figure,imshow（J2）;
3、分别两幅图像进行均值滤波（使用
）和中值滤波，比较实验结果。
《一》对有高斯噪声图像进行滤波
（1）对有高斯噪声的图像进行均值滤波：
I=imread（'rice.png'）;
J1=imnoise（I,'gaussian',0,0.02）;
K=double（J1）;
[mn]=size（K）;
b=K;
forx=2:
m-1
fory=2:
n-1
s=0;
Xin=[K（x-1,y-1）,K（x,y-1）,K（x+1,y-1）,K（x-1,y）,K（x,y）,K（x+1,y）,K（x-1,y+1）,K（x,y+1）,K（x+1,y+1）];
forz=1:
9
s=s+xin（z）;
end
b（x,y）=s/9;
end
end
figure,imshow（J1）;title（'滤波之前（加高斯噪声）'）;
figure,imshow（uint8（b））;title（'采用均值滤波后'）;
（2）对有高斯噪声的图像进行中值滤波：
clear,clc;
I=imread（'rice.png'）;
J1=imnoise（I,'gaussian',0,0.02）;
K=double（J1）;
[mn]=size（K）;
f=K;
forx=2:
m-1
fory=2:
n-1
a=0;
a=[K（x-1,y-1）,K（x,y-1）,K（x+1,y-1）,K（x-1,y）,K（x,y）,K（x+1,y）,K（x-1,y+1）,K（x,y+1）,K（x+1,y+1）];
b=0;
c=0;
forz=1:
8;
b=a（z）;
c=z;
forzz=z+1:
9
ifa（zz）b=a（zz）;
c=zz;
end
end
a（c）=a（z）;
a（z）=b;
end
f（x,y）=a（5）;
end
end
figure,imshow（J1）;title（'中值滤波之前'）;
figure,imshow（uint8（f））;title（'中值滤波之后'）;
《二》对有椒盐噪声图像进行滤波
（1）对有椒盐噪声的图像进行均值滤波
I=imread（'rice.png'）;
J1=imnoise（I,'salt&pepper',0.02）;
K=double（J1）;
[mn]=size（K）;
b=K;
forx=2:
m-1
fory=2:
n-1
s=0;
xin=[K（x-1,y-1）,K（x,y-1）,K（x+1,y-1）,K（x-1,y）,K（x,y）,K（x+1,y）,K（x-1,y+1）,K（x,y+1）,K（x+1,y+1）];
forz=1:
9
s=s+xin（z）;
end
b（x,y）=s/9;
end
end
figure,imshow（J1）;title（'滤波之前（加高斯噪声）'）;
figure,imshow（uint8（b））;title（'采用均值滤波后'）;
（2） 对有椒盐噪声的图像进行种植滤波
I=imread（'rice.png'）;
J1=imnoise（I,'salt&pepper',0.02）;
K=double（J1）;
[mn]=size（K）;
f=K;
forx=2:
m-1
fory=2:
n-1
a=0;
a=[K（x-1,y-1）,K（x,y-1）,K（x+1,y-1）,K（x-1,y）,K（x,y）,K（x+1,y）,K（x-1,y+1）,K（x,y+1）,K（x+1,y+1）];
b=0;
c=0;
forz=1:
8;
b=a（z）;
c=z;
forzz=z+1:
9
ifa（zz）b=a（zz）;
c=zz;
end
end
a（c）=a（z）;
a（z）=b;
end
f（x,y）=a（5）;
end
end
figure,imshow（J1）;title（'中值滤波之前'）;
figure,imshow（uint8（f））;title（'中值滤波之后'）;
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