数字图像处理 空间域平滑 MATLAB实验
一、原理_均值滤波
设加噪图像为 f(x,y) ，经均值滤波处理后的图像为g(x,y) ，则：
式中， S是(x,y)像素点的邻域，K是S内的像素数。
最典型的S为3X3邻域，可用模板形式表示为：
这样，将模板在待处理图像中逐点滑动，与图像相卷积，就可得到整幅图像的平滑。
本实验分别选用3×3、5×5、7×7的均值滤波模板对图像进行处理。
需要注意的是，当模板滑动到图像边缘时，模板的部分行或列就会处于图像之外，本实验可采用下面的任一种方法处理这种问题：
①先在图像边缘以外补上一行和一列灰度为零的像素点，再对原图像中的每个像素点进行模板处理。
②保留图像的边缘像素，对其它像素进行模板处理。
二、步骤
(1)读入原图像lena.bmp并显示；
(2)对原图像分别添加高斯噪声和椒盐噪声，并显示加噪图像；
(3)采用均值滤波进行去噪处理，并显示去噪图像；
三、实验图像
四、框图
五、代码
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% File name: first_2
% Last modified Date: 2021年6月10日20点01分
% Author: Jasmine
% Descriptions: 空间域平滑
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%清空工作区
clc,clear,close all;
%读入原图像
lena = imread('D:\_1Course\Digital_image_processing\photo\lena.bmp');
%显示原图像
subplot(3,3,1);imshow(lena);title('原图');
%添加高斯噪声并显示
guassian_lena = imnoise(lena, 'gaussian', 0, 0.02);
subplot(3,3,2);imshow(guassian_lena);title('加入 均值：0 方差：0.02 的高斯噪声');
%添加椒盐噪声并显示
salt_lena=imnoise(lena,'salt & pepper',0.02);
subplot(3,3,3),imshow(salt_lena),title('加入噪声密度：0.02的椒盐噪声');
%对有高斯噪声的图像进行均值滤波并显示
%3*3
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%手动均值滤波
n=3; %模板大小
[height, width]=size(guassian_lena); %获取图像的尺寸（n小于图片的宽高）
x1=double(guassian_lena); %数据类型转换
x2 = x1; %转换后的数据赋给x2
for i=1:height-n+1
for j=1:width-n+1
c=x1(i:i+(n-1),j:j+(n-1)); %在x1中从头取模板大小的块赋给c
e=c(1,:); %e中存放是c矩阵的第一行
for u=2:n %将c中的其他行元素取出来接在e后使e为一个行矩阵
e=[e,c(u,:)];
end
s=sum(e); %取一行的和
x2(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2)=s/(n*n); %将模板各元素的均值赋给模板中心位置的元素
end
end
result=uint8(x2); %转换格式
subplot(3,3,4),imshow(result);title('高斯噪声 3*3均值滤波');
%5*5
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%借助MATLAB均值滤波（以下均是）
I_5=fspecial('average',[5,5]);%3*3均值滤波
I_5_5=imfilter(guassian_lena,I_5);
subplot(3,3,5),imshow(I_5_5,[]);title('高斯噪声 5*5均值滤波');
%7*7
I_7=fspecial('average',[7,7]);%3*3均值滤波
I_7_7=imfilter(guassian_lena,I_7);
subplot(3,3,6),imshow(I_7_7,[]);title('高斯噪声 7*7均值滤波');
%对有椒盐噪声的图像进行均值滤波并显示
%3*3
I_3=fspecial('average',[3,3]);%3*3均值滤波
S_3_3=imfilter(salt_lena,I_3);
subplot(3,3,7),imshow(S_3_3,[]);title('椒盐噪声 3*3均值滤波');
%5*5
S_5_5=imfilter(salt_lena,I_5);
subplot(3,3,8),imshow(S_5_5,[]);title('椒盐噪声 5*5均值滤波');
%7*7
S_7_7=imfilter(salt_lena,I_7);
subplot(3,3,9),imshow(S_7_7,[]);title('椒盐噪声 7*7均值滤波');
六、运行结果
