MATLAB中基于GUI的噪声抑制imnoise,medfilt2命令

源代码：

%噪声抑制
% --- Executes on button press in Noise.
function Noise_Callback(hObject, eventdata, handles)
global x
global p
y=rgb2gray(x);
p = imnoise(y,'salt & pepper',0.1); %加10%的椒盐
axes(handles.axes1);
imshow(p);
g=medfilt2(p);
axes(handles.axes2);
imshow(g);

imnoise用法：

在MATLAB中，使用函数imnoise函数来使用噪声污染一幅图像：

g = imnoise(f, type, parameters)

输出：g是被污染的图像

输入：f是输入的原图像，type是加入的噪声类型，parameters是噪声的一些参数：

g=imnoise(f，‘gaussian’，m，var)是将均值为m，方差为var的高斯噪声加到图像f上。m的默认值是0、var默认值是0.01。

g=imnoise(f，‘salt & pepper’，d)用椒盐噪声污染图像f，其中d是噪声密度（即包含噪声值的图像区域的百分比）。因此，大约有d*numel（f）个像素受到污染，默认的噪声密度为0.05。

g=imnoise(f，‘speckle’，var)用方程g=f + n*f将乘性噪声添加到图像f上，其中n是均值为0、方差为var的均匀分布的随机噪声。var的默认值为0.04。

medfilt2用法：

       中值滤波是图像处理中的一个常用步骤，它对于斑点噪声（en:speckle noise）和椒盐噪声（en:salt-and-pepper noise）来说尤其有用。保存边缘的特性使它在不希望出现边缘模糊的场合也很有用。当要求在降低噪声的同时要求保持边缘，中值滤波较卷积有更好的效果。

在matlab中，medfilt2函数用于执行二维中值滤波，使用方法如下：
　　B = medfilt2(A, [m n]) 
　　B = medfilt2(A)
　　B = medfilt2(A, ’indexed’, ...)
　　其中[m n]表示邻域块的大小，默认值为[3 3]。
　　//b=medfilt2(a,[m,n]);
　　b是中值滤波后的图象矩阵，a是原图矩阵，m和n是处理模版大小，默认3×3。