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    发布日期: 2021-08-22
  • 语言: Matlab
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资源简介

对图像做自适应中值滤波与小波全局阈值去噪处理,可以在很大程度上去除噪声

资源截图

代码片段和文件信息

%% 读取图像并灰度转换
RGB_fig=imread(‘C:\Users\ylxhm\Desktop\图像分析\图片处理的图像\166.jpg‘);%读取图像
gray_fig=rgb2gray(RGB_fig);%得到灰度图像
figure;imshow(RGB_fig);title(‘原图‘);
figure;imshow(gray_fig);title(‘灰度图像‘);

%% 改进的中值滤波去噪
%改进的中值滤波
outcome1_figure =gray_fig;
outcome1_figure(:)=0;
alreadyProcessed=false(size(gray_fig));%生成逻辑非的矩阵
% 迭代
noise_figure=imnoise(gray_fig‘salt & pepper‘0.3);%添加椒盐噪声后的图像
figure;imshow(noise_figure);title(‘加噪图像‘);

Smax=7;
for k=3:2:Smax
   zmin=ordfilt2(noise_figure1ones(k k)‘symmetric‘);
   zmax=ordfilt2(noise_figurek*kones(k k)‘symmetric‘);
   zmed=medfilt2(noise_figure[k k]‘symmetric‘);
   processUsingLevelB=(zmed>zmin)&(zmax>zmed)& ...
       ~alreadyProcessed; 
   zB=(noise_figure>zmin)&(zmax>noise_figure);
   outputZxy=processUsingLevelB&zB;
   outputZmed=processUsingLevelB&~zB;
   outcome1_figure(outputZxy)=noise_figure(outputZxy);
   outcome1_figure(outputZmed)=zmed(outputZmed);

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