中值滤波:基于排序理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术。 方法:取含有基数(偶数会有半像素的差)个模板数据的滑动模板,对模板中的数据从小到大排序,取排在中间位置上的数据作为最终的处理结果。 matlab程序: 对椒盐噪声的处理结果: 对高斯噪声的处理结果 ...
所谓均值滤波实际上就是用均值替代原图像中的各个像素值。 均值滤波的方法是:对待处理的当前像素,选择一个模板,该模板为其近邻的若干像素组成,用模板中的像素的均值来替代原像素。 优点:算法简单,计算速度快。 缺点:在降低噪声时使图像产生模糊。 matla程序: 均值滤波对高斯噪声的处理结果: 对椒盐噪声的处理结果: ...
2017-10-02 18:12 0 1635 推荐指数:
中值滤波:基于排序理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术。 方法:取含有基数(偶数会有半像素的差)个模板数据的滑动模板,对模板中的数据从小到大排序,取排在中间位置上的数据作为最终的处理结果。 matlab程序: 对椒盐噪声的处理结果: 对高斯噪声的处理结果 ...
形态学滤波最基本的两个形态学操作是腐蚀和膨胀,其他的高级形态学操作是基于这两个基本的形态学操作进行的,比如开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽、黑帽等。 需要注意的是,在Matlab中,亮值是目标物,暗值是背景点。 先上结果: 代码: %% 形态学去噪 P ...
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开始之前 再说上一篇文章中, 我们想按照噪声产生, 然后将降噪的, 但是限于篇幅, 我就放在这一篇里面了, 说起图像的噪声问题就又回到了我们上一章的内容, 把噪声当作信号处理, 实际上数字图像处理实际上也是在进行数字信号的处理过程, 我们这一章就是将滤除信号的过程, 根据上一章的方式 ...
图像退化/复原过程模型 高斯噪声 PDF(概率密度函数) 生成高斯随机数序列 算法可参考<http://www.doc.ic.ac.uk/~wl/papers/07/csur07dt.pdf> 代码实现 生成高斯噪声图及直方图 下面给一幅图 ...
1、图像滤波 步骤1:使用fspecial函数创建二维滤波器 步骤2:使用函数imfilter进行滤波 %% 滤波 I = imread('cameraman.tif'); subplot(3,3,1),imshow(I),title('原图像'); % 均值滤波 ...
虽然matlab里面有这些函数,但是要求自己编写,计算机视觉上有这个实验,是别人编写的。别人到网上找了半天才零散的找到一些碎片,整理以后发上来的! MatLab自编的均值滤波、中值滤波、高斯滤波 图像处理函数。 %自编的均值滤波函数。x是需要滤波的图像,n是模板大小(即n×n ...
均值滤波 主要思想为邻域平均法,即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。有效抑制加性噪声。缺点:容易引起图像模糊,可以对其进行改进,主要避开对景物边缘的平滑处理。 均值滤波器的缺点是存在着边缘模糊的问题。对椒盐噪声不起作用 P5 ...