基于matlab的图像处理——高斯噪声&均值滤波，椒盐噪声&中值滤波
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基于matlab的图像处理——高斯噪声&均值滤波，椒盐噪声&中值滤波
- figure
- oriImg=imread('peppers.bmp');%读取并显示原有图像
- subplot(1,2,1); imshow(oriImg); title ('原始图像');%显示原始图像
- grayImg = rgb2gray(oriImg);%转成灰度图像
- subplot(1,2,2); imshow(grayImg); title ('灰度图像');%显示灰度图像
- figure
- %加入高斯噪声，使用邻域平均滤波
- Inoise=imnoise(grayImg,'gaussian',0,0.02);%对图像加入高斯噪声
- subplot(1,2,1); imshow(Inoise); title('加入高斯噪声后的图像');%显示高斯噪声图像
- h=ones(3,3)/8; h(2,2)=0;%构造邻域窗口
- filters=imfilter(Inoise,h);%邻域平均滤波
- subplot(1,2,2); imshow(filters); title('8邻域平均滤波后的图像')
- figure
- %加入椒盐噪声，使用中值滤波
- Inoise=imnoise(grayImg,'salt & pepper');%加入椒盐噪声
- subplot(1,2,1); imshow(Inoise); title('加入椒盐噪声后的图像');
- filters=medfilt2(Inoise,[5,5]);%中值滤波
- subplot(1,2,2); imshow(filters); title('中值滤波后的图像')
对于滤波方式要采用有针对性的，才会达到很好的效果。对于高斯噪声采用邻域均值滤波效果比较好，经过测试采用3x3,8邻域的滤波效果比较好。
- 而对于椒盐噪声，采用中值滤波效果很好，实验结果如下图，仅供参考。
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