图像分割与边缘检测MATLAB版_百度文库
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图像分割与边缘检测MATLAB版
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你可能喜欢我想问一下：怎么用matlab编写函数对图像进行高斯滤波以去除噪声？_百度知道
我想问一下：怎么用matlab编写函数对图像进行高斯滤波以去除噪声？
现在想用matlab编函数，用高斯滤波器？大侠帮帮忙呀，对图像去除噪声
我有更好的答案
2. 噪声及其噪声的 Matlab 实现
imnoise 函数
格式：J=imnoise(I,type)
J=imnoise(I,type,parameter)
说明：J=imnoise(I,type) 返回对图像 I 添加典型噪声后的有噪图像 J ，参数 type 和 parameter 用于确定噪声的类型和相应的参数。
加权领域平均算法来进行滤波处理
由实验我们可以看出，一般的滤波器在对图像进行噪声滤除的同时对图像中的细节部分有不同程度的破坏，都不能达到理想的效果。但是采用加权的邻域平均算法对图像进行噪声滤除， 不仅能够有效地平滑噪声， 还能够锐化模糊图像的边缘。 加权的邻域平均算法的基本思想是: 在一个邻域内， 除了可以利用灰度均值外， 灰度的上偏差和下偏差也能够提供某些局部信息。算法的计算公式描述如下， 用f (x ，y ) 表示原始图像， g (x...
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出门在外也不愁MATLAB应用在基于噪声检测的图像均值去噪法_百度文库
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MATLAB应用在基于噪声检测的图像均值去噪法
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&&M​A​T​L​A​B​应​用​在​基​于​噪​声​检​测​的​图​像​均​值​去​噪​法
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你可能喜欢数字图像中椒盐噪声的滤波算法研究--《云南大学》2010年硕士论文
数字图像中椒盐噪声的滤波算法研究
【摘要】：
数字图像在其形成、传输和记录过程中,由于成像系统、传输介质和记录设备的不完善往往使得获取的图像受到多种噪声的污染。其中,椒盐噪声对图像质量破坏最大,即使少量的噪声也会极大地破坏图像的细节。因此在模式识别、计算机视觉、图像分析和视频编码等领域,噪声图像的前期处理极其重要,其处理效果的好坏将直接影响到后续工作的质量和结果。图像去噪的目的就是要削弱噪声,提高信噪比,保护边缘和细节信息。在这一方面,非线性滤波器比线性滤波器更有效。传统的中值滤波器作为一种基于统计排序的非线性滤波器,能有效消除图像中的椒盐噪声,同时保护边缘和细节信息。另外,由于中值滤波技术实现容易,速度快,所以得到广泛应用。为了提高滤波性能,人们研究出了许多改进型的中值滤波算法。
本文首先介绍了噪声模型,滤波基础知识。然后,分析椒盐噪声滤波方法的研究进展,归纳出目前的滤波技术主要有开关技术、加权中值技术和加权均值技术等,并对一些重要算法进行详细介绍和实验对比。最后,提出了三种新的算法,分别是基于极值和直线检测的椒盐噪声滤波算法、基于直方图信息的自适应去除椒盐噪声算法、自适应控制迭代的随机值脉冲噪声滤波算法。其中,基于极值和直线检测的椒盐噪声滤波算法在滤除椒盐噪声时能保护图像中一像素的黑、白细线。基于直方图信息的自适应去除椒盐噪声算法在针对理想模型的椒盐噪声滤波时,能得到比大多数算法更好的滤波效果,滤波过程无需设定参数,自适应性强,对噪声率达0.8和0.9的噪声污染图像也能较好地恢复。自适应控制迭代的随机值脉冲噪声滤波算法针对随机值脉冲噪声特点采用开关滤波思想,将算法分为噪声检测、噪声滤除、误检像素修正和迭代控制四个步骤,使新算法更适合随机值脉冲噪声的滤除。与中值滤波算法进行实验比较,在滤除随机值脉冲噪声时,该算法滤波后图像细节信息保护较好,滤波过程无需设定迭代参数,自适应性强。
【关键词】：
【学位授予单位】：云南大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2010【分类号】：TP391.41【目录】：
Abstract4-7
第一章 绪论7-10
1.1 研究的目的和意义7-8
1.2 本文所做的工作和内容按排8-10
第二章 基础理论10-16
2.1 噪声模型10-12
2.2 空域滤波基础12-13
2.2.1 线性滤波器12
2.2.2 非线性滤波器12-13
2.3 图像质量评价标准13-16
2.3.1 主观评价方法13-14
2.3.2 客观评价方法14-16
第三章 椒盐噪声滤波方法的研究进展16-33
3.1 均值滤波18-19
3.2 中值滤波19-21
3.3 加权中值滤波21-22
3.4 开关中值滤波22-26
3.4.1 极值中值滤波算法(EM)23-24
3.4.2 极值检测滤波算法(EDM)24-26
3.5 自适应中值滤波26-27
3.6 加权均值滤波27-28
3.7 实验与小结28-33
第四章 一种基于极值和直线检测的椒盐噪声滤波算法33-39
4.1 引言33
4.2 算法原理及实现33-36
4.2.1 算法原理33-35
4.2.2 算法实现35-36
4.3 实验与结果分析36-38
4.4 本章小结38-39
第五章 基于直方图信息的自适应去除椒盐噪声算法39-46
5.1 引言39
5.2 椒盐噪声下图像的直方图39-41
5.2.1 直方图的定义39-40
5.2.2 椒盐噪声下图像直方图的性质40-41
5.3 滤波算法41-42
5.3.1 噪声检测41
5.3.2 噪声点的滤除41-42
5.4 实验与结果分析42-45
5.5 本章小结45-46
第六章 自适应控制迭代的随机值脉冲噪声滤波算法46-53
6.1 引言46
6.2 随机值脉冲噪声46-48
6.3 滤波算法48-50
6.3.1 噪声检测48
6.3.2 噪声滤除48-49
6.3.3 误检像素修正49
6.3.4 迭代控制49-50
6.4 仿真实验及结果分析50-52
6.5 本章小结52-53
第七章 总结与展望53-55
7.1 总结53
7.2 展望53-55
参考文献63-66
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【引证文献】
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