Matlab图像的滤波与图像增强-matlab图像处理第19期(附完整代码)

图像的滤波与图像增强的Matlab实现

目的

1. 了解 MATLAB 工具箱中的滤波器。
2. 掌握空间滤波。
3. 学会对图像的空间变换。

内容

A. 用滤波器祛除图像噪声

在数字图像处理中，噪声是一个常见的问题。为了改善图像质量，常用的噪声去除方法包括均值滤波、中值滤波和维纳滤波。在MATLAB中，可以通过不同的滤波器来去除噪声。

示例：用均值滤波、中值滤波、维纳滤波去除图像中的高斯噪声

I = imread('D:\pic\DIP3E_CH04\FigP0438(left).tif');  % 读入原图像
J = imnoise(I, 'gaussian', 0, 0.002);  % 加入高斯噪声

% 均值滤波
h = fspecial('average', 3);  % 创建一个3x3均值滤波器
I2 = uint8(round(filter2(h, I)));  % 对图像进行滤波

% 中值滤波
I3 = medfilt2(J, [3, 3]);  % 对噪声图像进行中值滤波

% 维纳滤波
I4 = wiener2(J, [3, 3]);  % 对噪声图像进行一次维纳滤波
I5 = wiener2(I4, [3, 3]);  % 对维纳滤波结果进行二次维纳滤波

% 显示结果
subplot(2, 3, 1), imshow(I), title('原图像');
subplot(2, 3, 2), imshow(J), title('加噪声图像');
subplot(2, 3, 3), imshow(I2), title('均值滤波后图像');
subplot(2, 3, 4), imshow(I3), title('中值滤波后图像');
subplot(2, 3, 5), imshow(I4), title('维纳滤波后图像');
subplot(2, 3, 6), imshow(I5), title('两次维纳滤波后图像');

B. 空间噪声滤波器

此部分演示了如何生成不同类型的噪声，并应用不同的空间噪声滤波器（如均值滤波、最大值滤波、中值滤波等）去除噪声。

示例：生成带有盐与胡椒噪声的图像并进行滤波处理

% 用imnoise2函数生成带有盐与胡椒噪声的图像
function R = imnoise2(type, M, N, a, b)
    if nargin == 1
        a = 0; b = 1;
        M = 1; N = 1;
    elseif nargin == 3
        a = 0; b = 1;
    end
    switch lower(type)
        case 'uniform'
            R = a + (b - a) * rand(M, N);  % 均匀分布噪声
        case 'gaussian'
            R = a + b * randn(M, N);  % 高斯分布噪声
        case 'salt & pepper'
            if nargin <= 3
                a = 0.05; b = 0.05;  % 盐与胡椒噪声的比例
            end
            if (a + b) > 1
                error('The sum of a and b must not exceed 1.');
            end
            R(1:M, 1:N) = 0.5;  % 初始灰度值为中性灰色
            X = rand(M, N);
            c = find(X <= a);  % 生成盐噪声
            R(c) = 0;  % 盐噪声值为0
            u = a + b;
            c = find(X > a & X <= u);  % 生成胡椒噪声
            R(c) = 1;  % 胡椒噪声值为1
        otherwise
            error('Unknown distribution type.');
    end
end

% 应用滤波器去噪
f = imread('D:\pic\DIP3E_CH04\FigP0438(left).tif');
[M, N] = size(f);
R = imnoise2('salt & pepper', M, N, 0.1, 0);  % 生成盐噪声
c = find(R == 0);
gp = f; 
gp(c) = 0;  % 添加盐噪声

% 使用反调和滤波器
fp = spfilt(gp, 'chmean', 3, 3, 1.5);  % 使用正值Q的滤波器
figure, imshow(fp);

C. 用滤波器祛除图像噪声

图像变换方法（如仿射变换）常用于图像增强。下面是如何进行仿射变换和插值的示例。

示例：仿射变换和插值

% 产生一个等角变换图像用于测试
f = checkerboard(50);  % 创建一个棋盘格图像
s = 0.8;
theta = pi / 6;
T = [s * cos(theta), s * sin(theta), 0; -s * sin(theta), s * cos(theta), 0; 0, 0, 1];  % 创建仿射变换矩阵
tform = maketform('affine', T);  % 创建仿射变换对象
g = imtransform(f, tform);  % 应用变换
figure, imshow(g);

% 使用最近邻插值进行图像变换
g2 = imtransform(f, tform, 'nearest');  % 最近邻插值
figure, imshow(g2);

% 使用填充值为0.5的插值
g3 = imtransform(f, tform, 'FillValue', 0.5);  % 填充缺失区域为0.5
figure, imshow(g3);

% 进行平移变换
T2 = [1, 0, 0; 0, 1, 0; 50, 50, 1];  % 平移矩阵
tform2 = maketform('affine', T2);  % 创建平移变换对象
g4 = imtransform(f, tform2);  % 应用平移变换
figure, imshow(g4);

% 自定义坐标范围和填充值
g5 = imtransform(f, tform2, 'XData', [1, 400], 'YData', [1, 400], 'FillValue', 0.5);
figure, imshow(g5);

参考文献

1. [Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, and Steven L. Eddins. 2003. Digital Image Processing Using MATLAB. Prentice-Hall, Inc., USA.]