数字图像处理第四章

未解忆

已于 2022-12-08 09:31:33 修改

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分类专栏：笔记文章标签： matlab 图像处理计算机视觉

于 2022-12-07 22:12:09 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_52461833/article/details/128227898

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本文介绍了图像复原技术，通过MATLAB实现中值滤波器对被0.25概率椒盐噪声污染的图像进行处理，以达到改善图像质量的目的。展示了原始图像、噪声图像及滤波后的图像效果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

图像复原与重建
图像复原技术的主要目的是预先确定的目标来改善图像，尽管两者有相重叠的领域，但图像增强主要是主观处理，而图像复原则大部分是客观处理的。

r = imnoise2('gaussian',100000,1,0,1);
bins = 100;
hist(r,bins)
title('gaussian')

r = imnoise2('uniform',100000,1,0,1);
bins = 100;
figure,hist(r,bins)
title('uniform')

r = imnoise2('salt & pepper',1000,1,0.1,0.27);
bins = 100;
figure,hist(r,bins)
title('salt & pepper')

r = imnoise2('lognormal',100000,1);
bins = 100;
figure,hist(r,bins)
title('lognormal')

r = imnoise2('rayleigh',100000,1,0,1);
bins = 100;
figure,hist(r,bins)
title('rayleigh')

r = imnoise2('exponential',100000,1);
bins = 100;
figure,hist(r,bins)
title('exponential')

r = imnoise2('erlang',1000,1);
bins = 100;
figure,hist(r,bins)
title('erlang')

r = imnoise2('erlang',1000,1);
bins = 100;
figure,hist(r,bins)
title('erlang')

在这里插入图片描述

C = [0 64; 0 128; 32 32; 64 0; 128 0; -32 32];
[r,R,S] = imnoise3(512, 512, C);
imshow(S,[])
title('[6个]指定冲击的正弦噪声周期频谱[1]')

imshow(r,[])
title('[6个]相应的正弦噪声周期模式[1]')
% S1 = fftshift(S);
% imshowMy(S1,[])
% figure,mesh(S)


C1 = C/2;
[r1,R1,S1] = imnoise3(512, 512, C1);
imshow(S1,[]),title('[6个]指定冲击的正弦噪声周期频谱[2]')
imshow(r1,[]),title('[6个]相应的正弦噪声周期模式[2]')

C2 = [6 32; -2 2];
[r2,R2,S2] = imnoise3(512, 512, C2);
imshow(S2,[]),title('[2个]指定冲击的正弦噪声周期频谱[3]')
imshow(r2,[]),title('[2个]相应的正弦噪声周期模式[3]')

A = [1 5];
[r3,R3,S3] = imnoise3(512, 512, C2, A);
imshow(S3,[])  %有两个不清楚的点，因为其振幅较小
title('[2个][使用非默认的不同振幅]指定冲击的正弦噪声周期频谱[4]')
imshow(r3,[])
title('[2个][使用非默认的不同振幅]相应的正弦噪声周期模式[4]')

subplot(3, 2, 1

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