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MATLAB应用在基于噪声检测的图像均值去噪法

作者: 时间:2011-05-27 来源:网络 收藏

  通过研究,发现一种新的改进的均值滤波器[2]。在考虑如何对的噪声进行处理时,难以避免的,需要面临噪声点的问题。因为一张含噪中,只有一部分的像素受到了噪声的污染,而其余的像素仍保持原值。无条件地对所有的像素点进行滤波,显然在去除噪点的同时,使原发生了失真。所以为了更有针对性地处理图像中的躁点,最好的做法就是先对噪声进行。然后利用非噪声点的平均值来代替每个像素的灰度,而不是上面传统方法中的盲目运算。其下面通过实例来验证这种方法的优越性:

  采用尺寸大小为162×120的图像文件shoes.jpg。使用im-眦d函数将其载人到中,为了简便。我们先用瑁b29ray函数将其转换为单维的灰度图像,灰度范围[o,255]

  (见图1)。在原图基础上加入噪声密度为o.2的脉冲噪声,可以用imnoise函数加入椒盐噪声,也可以用randn加入正态分布的随机噪声,这样就得到了含噪的图像。芝麻盐状的雪*点随机地分布在图像矩阵巾(见图2)。

原灰度图像
加噪后的图像

低通滤波器相关文章:低通滤波器原理




关键词: MATLAB 检测 图像 去噪

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