【数字图像处理】灰度图像中添加高斯噪声、椒盐噪声、斑点噪声以及利用不同方法(中值、排序、维纳滤波)去除各种噪声的matlab程序

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【数字图像处理】灰度图像中添加高斯噪声、椒盐噪声、斑点噪声以及利用不同方法(中值、排序、维纳滤波)去除各种噪声的matlab程序。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

图像处理问题描述:

1、图像中分别加入不同方差的高斯噪声、不同噪声密度椒盐噪声和不同方差的斑点噪声(Gaussian noise, salt & pepper noise and speckle noise)
2、分别通过函数medfilt2、ordfilt2和 Wiener 2 去除图像中添加的一些噪声(Gaussian noise, salt & pepper noise and speckle noise)。

各部分程序代码如下:

%Part 1
%Gaussian noise
g=imread('cameraman.tif');
h=imnoise(g,'gaussian',0.05,0.1);
h1=imnoise(g,'gaussian',0.1,0.1);
h2=imnoise(g,'gaussian',0.05,0.2);
subplot(1,4,1),imshow(g);
subplot(1,4,2),imshow(h);
subplot(1,4,3),imshow(h1);
subplot(1,4,4),imshow(h2);
%Salt & pepper noise
g=imread('cameraman.tif');
h=imnoise(g,'salt & pepper',0.05);
h1=imnoise(g,'salt & pepper',0.1);
h2=imnoise(g,'salt & pepper',0.2);
subplot(1,4,1),imshow(g);
subplot(1,4,2),imshow(h);
subplot(1,4,3),imshow(h1);
subplot(1,4,4),imshow(h2);
%Speckle noise
g=imread('cameraman.tif');
h=imnoise(g,'speckle',0.05);
h1=imnoise(g,'speckle',0.2);
subplot(1,3,1),imshow(g);
subplot(1,3,2),imshow(h);
subplot(1,3,3),imshow(h1);
%Part 2
%Removing gaussian noise
g=imread('cameraman.tif');
h=imnoise(g,'gaussian',0.03,0.05);
h1=medfilt2(h,[5,5]);
h2=ordfilt2(h,25,ones(5,5));
h3=wiener2(h,[5,5]);
subplot(1,5,1),imshow(g);
subplot(1,5,2),imshow(h);
subplot(1,5,3),imshow(h1);
subplot(1,5,4),imshow(h2);
subplot(1,5,5),imshow(h3);
%Removing salt & pepper noise
g=imread('cameraman.tif');
h=imnoise(g,'salt & pepper',0.15);
h1=medfilt2(h,[5,5]);
h2=ordfilt2(h,25,ones(5,5));
h3=wiener2(h,[5,5]);
subplot(1,5,1),imshow(g);
subplot(1,5,2),imshow(h);
subplot(1,5,3),imshow(h1);
subplot(1,5,4),imshow(h2);
subplot(1,5,5),imshow(h3);
%Removing speckle noise
g=imread('cameraman.tif');
h=imnoise(g,'speckle',0.1);
h1=medfilt2(h,[5,5]);
h2=ordfilt2(h,25,ones(5,5));
h3=wiener2(h,[5,5]);
subplot(1,5,1),imshow(g);
subplot(1,5,2),imshow(h);
subplot(1,5,3),imshow(h1);
subplot(1,5,4),imshow(h2);
subplot(1,5,5),imshow(h3);

程序原理如下: 

 1、part1,利用imnoise函数分别对图像加入高斯噪声、椒盐噪声和斑点噪声;对于高斯噪声,分别通过改变均值和方差得到不同的图像;对于椒盐噪声,通过改变噪声密度值得到不同的图像;对于斑点噪声,通过改变方差值得到不同的图像;然后使用函数imshow在图像窗口中显示每个图像。

 2、part2,使用函数medfilt2、ordfilt2和wiener2去除图像中添加的高斯噪声、椒盐噪声和斑点噪声,然后使用函数imshow在图像窗口中显示每个图像。

程序运行结果如下:

part1 

【数字图像处理】灰度图像中添加高斯噪声、椒盐噪声、斑点噪声以及利用不同方法(中值、排序、维纳滤波)去除各种噪声的matlab程序 图1:原始图像和加入不同均值和方差的高斯噪声后的图像

【数字图像处理】灰度图像中添加高斯噪声、椒盐噪声、斑点噪声以及利用不同方法(中值、排序、维纳滤波)去除各种噪声的matlab程序

图2:原始图像和添加不同噪声密度的椒盐噪声后的图像 

【数字图像处理】灰度图像中添加高斯噪声、椒盐噪声、斑点噪声以及利用不同方法(中值、排序、维纳滤波)去除各种噪声的matlab程序

图3:原始图像和添加不同方差散斑噪声后的图像 

part2

【数字图像处理】灰度图像中添加高斯噪声、椒盐噪声、斑点噪声以及利用不同方法(中值、排序、维纳滤波)去除各种噪声的matlab程序

图4:原始图像、带有高斯噪声的图像以及使用函数medfilt2、ordfilt2和Wiener 2过滤的图像

 【数字图像处理】灰度图像中添加高斯噪声、椒盐噪声、斑点噪声以及利用不同方法(中值、排序、维纳滤波)去除各种噪声的matlab程序

图5:原始图像、带有椒盐噪声的图像以及使用函数medfilt2、ordfilt2和Wiener 2过滤的图像 

【数字图像处理】灰度图像中添加高斯噪声、椒盐噪声、斑点噪声以及利用不同方法(中值、排序、维纳滤波)去除各种噪声的matlab程序

 图6:原始图像、带有斑点噪声的图像以及使用函数medfilt2、ordfilt2和Wiener 2过滤的图像

看到这里的小伙伴别忘了点个赞再走哦!

关注博主学习更多MATLAB数字图像处理知识 !文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-468309.html

到了这里,关于【数字图像处理】灰度图像中添加高斯噪声、椒盐噪声、斑点噪声以及利用不同方法(中值、排序、维纳滤波)去除各种噪声的matlab程序的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 【图像处理】python | 给图像添加噪声 | random_noise

    首先,我们看一下random_noise的构造: floating-point image是浮点图的意思。**kwargs是参数的意思,对这部分我也作一定的学习(之前不懂),改天写一个博客记录一下。它的作用:把多个参数打包。 1.image: 输入的图像是n维数组,会转换为浮点型 2.mode: 除了高斯型,还

    2024年02月01日
    浏览(38)
  • matlab数字图像处理——图像的读写,灰度、二值图像

    一、实验目的 1.结合数字图像处理的知识,直观感受图像处理的基本实现过程 2.熟悉MATLAB工具的使用 3.了解图像的读写和显示 二、实验内容 实验内容一:图像读取 (1)利用编程实现读取图像 利用imread读取文件夹images中的图像;查看读取到的图像数据矩阵,对比灰度图像、

    2024年02月07日
    浏览(55)
  • 数字图像处理——灰度图像(视频)转化伪彩色图像(视频)(含源代码)

    目录 一,整体框架 指定图像或视频构建索引表Byrgbgetindex 通过构建的索引表进行伪彩色转换byindexgetrgb 通过函数映射进行伪彩色转换gray_differup2rgb 通过密度分割将灰度进行映射midufenge GUI界面 last 二,处理方法介绍 函数结构 Byrgbgetindex 输入内容 Rgb_img Bili Junyuncha Xianyancha 输出内

    2024年02月19日
    浏览(51)
  • (数字图像处理MATLAB+Python)第七章图像锐化-第三节:高斯滤波与边缘检测

    高斯函数 :是一种常见的连续函数,通常用符号 G ( x ) G(x) G ( x ) 表示。它可以用下面的公式定义 G ( x ) = 1 σ 2 π e − x 2 2 σ 2 G(x)=frac{1}{sigma sqrt{ 2pi }}e^{-frac{x^{2}}{2sigma^{2}}} G ( x ) = σ 2 π ​ 1 ​ e − 2 σ 2 x 2 ​ 其中, x x x 是自变量, σ sigma σ 是一个正实数,表示高斯函

    2024年02月06日
    浏览(49)
  • 《数字图像处理-OpenCV/Python》连载:空间滤波之高斯滤波器

    本书京东 优惠购书链接 https://item.jd.com/14098452.html 本书CSDN 独家连载专栏 https://blog.csdn.net/youcans/category_12418787.html 图像滤波是指在尽可能保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制,是常用的图像处理方法。 空间滤波也称空间域滤波,滤波器规定了邻域形状与邻域

    2024年02月02日
    浏览(55)
  • 嵌入式教学实验箱_数字信号处理实验箱_操作教程:5-16 灰度图像线性变换(LCD显示)

    学习灰度图像线性变换的原理,掌握图像的读取方法,并实现在LCD上显示线性变换前后的图像。 一般成像系统只具有一定的亮度范围,亮度的最大值与最小值之比称为对比度。由于形成图像的系统亮度有限,常出现对比度不足的弊病,使人眼观看图像时视觉效果很差,通过灰

    2024年02月03日
    浏览(63)
  • python使用opencv对图像添加(高斯/椒盐/泊松/斑点)噪声

    导读 这篇文章主要介绍如何利用opencv来对图像添加各类噪声,原图 高斯噪声 高斯噪声就是给图片添加一个服从 高斯分布的噪声 ,可以通过调节高斯分布 标准差(sigma) 的大小来控制添加噪声程度, sigma 越大添加的噪声越多图片损坏的越厉害 椒盐噪声 椒盐噪声就是给图片添

    2024年02月15日
    浏览(55)
  • 常见图像噪声和常见图像噪声处理算法

    图像噪声按噪声与信号的关系可分为加性噪声和乘性噪声;按照产生原因可分为外部噪声和内部噪声;按照统计特性可分为平稳噪声和非平稳噪声;平稳噪声基于统计后的概率密度函数又可以分为:高斯噪声、泊松噪声、脉冲噪声、瑞利噪声。 1.2基于统计后的概率密度函数

    2024年02月16日
    浏览(40)
  • 图像处理之图像噪声和各种噪声的matlab实现

    一、图像噪声的基本定义 噪声在图像上常表现为引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。一般噪声信号与要研究的对象不相关,其以无用的信息形式出现,扰乱图像的可观测信息 。通俗的说即噪声让图像不清楚。 图像噪声按照噪声和信号之间的关系可以分为 加性噪声和乘

    2024年02月07日
    浏览(41)
  • 不同图像的噪声,选用什么滤波器去噪,图像处理的噪声和处理方法

    提示:据说是科大讯飞的算法面试题 知道哪些噪声,分别用什么滤波器处理? 噪声来源灰常多,但主要可以分为三类: 1.来自捕捉源的(acquisition/digitization) ,比如一个摄像机的镜头、A/D或者sensor; 2.来自图像传输过程(image transmission), 传输图像的信道包括无线电、微波

    2024年02月05日
    浏览(45)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包