MATLAB中图像盐和胡椒噪声添加与不同大小平均滤波处理

clear all; close all;
I = imread('coins.png');
I = im2double(I);
J = imnoise(I, 'salt & pepper', 0.02);
h1 = fspecial('average', 3);
h2 = fspecial('average', 5);
K1 = filter2(h1, J);
K2 = filter2(h2, J);
figure;
subplot(131);
imshow(J);
title('Salt & Pepper Noisy Image');
subplot(132);
imshow(K1);
title('Filtered Image with 3x3 Kernel');
subplot(133);
imshow(K2);
title('Filtered Image with 5x5 Kernel');

解释：

• clear all; close all;：清空工作空间中的所有变量并关闭所有图形窗口。

• I = imread('coins.png');：读取名为coins.png的图像，并赋值给I。

• I = im2double(I);：将图像I的数据类型转换为双精度浮点数，以便进行后续处理。

• J = imnoise(I, 'salt & pepper', 0.02);：在图像I上添加盐和胡椒噪声，噪声的比例为0.02。

• h1 = fspecial('average', 3);：使用fspecial函数创建一个3x3的平均滤波器核h1。

• h2 = fspecial('average', 5);：使用fspecial函数创建一个5x5的平均滤波器核h2。

• K1 = filter2(h1, J);：使用滤波器核h1对噪声图像J进行二维滤波，得到结果图像K1。

• K2 = filter2(h2, J);：使用滤波器核h2对噪声图像J进行二维滤波，得到结果图像K2。

• figure;：创建一个新的图形窗口。

• subplot(131); imshow(J);：在第一个子图（1,3,1）中显示添加了盐和胡椒噪声的图像J。

• subplot(132); imshow(K1);：在第二个子图（1,3,2）中显示使用3x3核滤波后的图像K1。

• subplot(133); imshow(K2);：在第三个子图（1,3,3）中显示使用5x5核滤波后的图像K2。

拓展：

1. 保存滤波后的图像：可以将滤波后的图像K1和K2保存为文件。

% 保存滤波后的图像
imwrite(uint8(K1), 'coins_filtered_3x3.png');
imwrite(uint8(K2), 'coins_filtered_5x5.png');

1. 分析不同核大小的影响：可以比较不同大小的滤波器核对图像噪声去除效果的影响。

2. 尝试其他类型的滤波器：可以尝试使用其他类型的滤波器，如高斯滤波器、中值滤波器等，来比较不同的滤波效果。

3. 计算滤波前后的图像质量：可以通过计算图像的峰值信噪比（PSNR）或其他图像质量指标来评估滤波效果。

4. 创建交互式滤波器选择：可以创建一个交互式界面，允许用户选择不同的滤波器核并实时查看滤波效果。