【图像去噪】基于绝对差分中值滤波、加权中值滤波法、改进加权中值滤波实现脉冲噪声图像去噪附matlab代码

1 简介

脉冲噪声作为一种来源于图像在获取、传输以及压缩等环节中，由于传感器发生故障、硬件存储单位失效，错误地开关操作等因素而产生的非线性噪声，在图像中以大量的“黑点”或“白点”的形式出现，严重阻碍了图像后续的处理和应用。自适应伪中值滤波[8]作为一种分区域中值滤波方法，将大小为 m×m 的滤波模板分解为 m 个大小为 1×m 的滤波子窗口，通过各子窗口中分别进行中值滤波获得一系列的滤波值序列，然后再对该序列进行中值滤波。基于绝对差分中值滤波、加权中值滤波法、改进加权中值滤波实现脉冲噪声图像去噪​。​

2 部分代码

function RVIN_img=add_RVIN(init_img,nl)%init_img----原始图像矩阵%reflesh_img----恢复后的图像%nl----噪声密度值[M,N,Z]=size(init_img);if Z>1    init_img=rgb2gray(init_img);endnoise_img=imnoise(uint8(init_img),'salt & pepper',nl);%加入椒盐噪声RVIN_img=init_img;noise_num=0;for i=1:M    for j=1:N        if init_img(i,j)~=noise_img(i,j)            noise_num=noise_num+1;             rand_num=round(rand(1,1)*255);             RVIN_img(i,j)=rand_num;        end    endendnoise_density=noise_num/(M*N);noise_map=zeros(M,N);noise_map=RVIN_img-init_img~=0;noise_total=sum(noise_map(:));end

3 仿真结果

4 参考文献

[1]郑明言. 一种小波域多方向自适应加权伪中值滤波算法[J]. 红外技术, 2014, 36(9):6.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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