资 源 简 介
I=imread('fig1.jpg');%从D盘名为myimages的文件夹中读取。格式为jpg的图像文件chost
J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);%给图像加入均值为0,方差为0.02的淑盐噪声
subplot(2,4,1);
imshow(I);
title('原始图像');
subplot(2,4,2);
imshow(J);
title('加入椒盐噪声之后的图像');
%h=ones(3,3)/9; %产生3 × 3的全1数组
%B=conv2(J,h); %卷积运算
%采用MATLAB中的函数对噪声干扰的图像进行滤波
Q=wiener2(J,[3 3]); %对加噪图像进行二维自适应维纳滤波
P=filter2(fspecial('average',3),J)/255; %均值滤波模板尺寸为3
K1=medfilt2(J,[3 3]); %进行3 × 3模板的中值滤波
K2= medfilt2(J,[5 5]); %进行5 × 5模板的中值滤波
K3= medfilt2(J,[7 7]); %进行7 × 7模板的中值滤波
K4= medfilt2(J,[9 9]); %进行9 × 9模板的中值滤波
%显示滤波后的图像及标题
subplot(2,4,3);
imshow(Q);
title('3 × 3模板维纳滤波后的图像');
subplot(2,4,4);
imshow(P);
title('3 × 3模板均值滤波后的图像');
subplot(2,4,5);
imshow(K1);
title('3 × 3模板的中值滤波的图像');
subplot(2,4,6);
imshow(K2);
title('5 × 5模板的中值滤波的图像');
subplot(2,4, 7);
imshow(K3);
title('7 × 7模板的中值滤波的图像');
subplot(2,4,8);
imshow(K4);
title('9 × 9模板的中值滤波的图像');