图像处理matlab的课程设计 题目是空域和频域滤波

要求用不同的滤波器分别实现图像的空域和频域滤波,然后比较结果。(内容应包括:技术要求,基本原理,源程序代码,建立模型描述,调试过程结果及描述,心得体会,参考文献,等等)因... 要求用不同的滤波器分别实现图像的空域和频域滤波,然后比较结果。(内容应包括:技术要求,基本原理,源程序代码,建立模型描述,调试过程结果及描述,心得体会,参考文献,等等)因为需要打印出来参加答辩,望高手把成文发到我邮箱 41088432@qq.com 一经采纳可追加分数。 展开
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hzw123911
推荐于2016-04-18
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%1. 对图像lena.bmp叠加高斯噪声,椒盐噪声,乘性噪声,噪声方差为0.02,然后分别利用邻域平均法和中值滤波法对该图像进行滤波,显示滤波后的图像。
%要求窗口尺寸(先用3×3,再用5×5逐渐增大)可变,窗口类型(线性,十字形,方形)可选)
%领域平均法和中值滤波法是空间域的滤波的方法
clear all;
I=imread('lena.bmp');
J1=imnoise(I,'gaussian',0,0.02); %高斯噪声 均值0 方差为0.02
J2=imnoise(I,'salt & pepper',0.02); %椒盐噪声 均值0 方差为0.02
J3=imnoise(I,'speckle',0.02); %乘性噪声 均值0 方差为0.02
subplot(2,2,1),imshow(I),title('原始图像');
subplot(2,2,2),imshow(J1),title('高斯噪声');
subplot(2,2,3),imshow(J2),title('椒盐噪声');
subplot(2,2,4),imshow(J3),title('乘性噪声');

%中值滤波法
figure(2)
K1=medfilt2(J1,[3,3]); %3*3的滤波窗
subplot(3,2,1),imshow(K1,[]),title('对3*3加高斯噪声图像中值滤波');
K2=medfilt2(J1,[5,5]); %5*5的滤波窗口
subplot(3,2,2),imshow(K2,[]),title('对5*5加高斯噪声图像中值滤波');

K2=medfilt2(J2,[3,3]); %3*3的滤波窗
subplot(3,2,3),imshow(K2,[]),title('对3*3加椒盐噪声图像中值滤波');
K2=medfilt2(J2,[5,5]); %5*5的滤波窗口
subplot(3,2,4),imshow(K2,[]),title('对5*5加椒盐噪声图像中值滤波');

K3=medfilt2(J3,[3,3]); %3*3的滤波窗
subplot(3,2,5),imshow(K3,[]),title('对3*3加乘性噪声图像中值滤波');
K2=medfilt2(J3,[5,5]); %5*5的滤波窗口
subplot(3,2,6),imshow(K3,[]),title('对5*5加乘性噪声图像中值滤波');

%领域平均法
figure(3)

L1=filter2(fspecial('average',3),J1);% 3*3模板平滑均值滤波
L2=filter2(fspecial('average',5),J1);%5×5模板平滑均值滤波
subplot(3,2,1),imshow(L1,[]),title('对3*3加高斯噪声图像平滑滤波');
subplot(3,2,2),imshow(L2,[]),title('对5*5加高斯噪声图像平滑滤波');

L3=filter2(fspecial('average',3),J2);% 3*3模板平滑均值滤波
L4=filter2(fspecial('average',5),J2);%5×5模板平滑均值滤波
subplot(3,2,3),imshow(L3,[]),title('对3*3加椒盐噪声图像平滑滤波');
subplot(3,2,4),imshow(L4,[]),title('对5*5加椒盐噪声图像平滑滤波');

L5=filter2(fspecial('average',3),J3);% 3*3模板平滑均值滤波
L6=filter2(fspecial('average',5),J3);%5×5模板平滑均值滤波
subplot(3,2,5),imshow(L5,[]),title('对3*3加乘性噪声图像平滑滤波');
subplot(3,2,6),imshow(L6,[]),title('对5*5加乘性噪声图像平滑滤波');

%领域平均法是指用某点领域的灰度值平均值来代替该点的灰度值,算法简单,处理速度快,但是在衰减噪声的同时也会使图像产生模糊。
%中值滤波法对椒盐噪声的抑制很好,但是不太适合点,线,尖顶等细节较多的图像
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