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数字图像处理-图像复原(频域)-MATLAB-实例程序

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数字图像处理-图像复原(频域)-MATLAB-实例程序

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代替图 5.3

代替图 5.4

//==============MATLAB 代码=============//

clc;

clear;

%读入图像，并转换为 double 型

B=imread('huade.jpg');

I = rgb2gray(B); %转化为灰度图

I_D=im2double(I);

%获得图像大小

[M,N]=size(I_D);

%%%========================生成高斯白噪声

==================================

a=0;

b=0.001;

N_Gau=a+sqrt(b)*randn(M,N);

%将噪声叠加到图像上

J_Gaussian=I_D+N_Gau;

%保存噪声数据

%%%======================生成瑞利噪声

======================================

a=0;

b=0.08;

B=1;

N_Ray1=a+b*raylrnd(B,M,N);

%将噪声叠加到图像上

J_rayl=I_D+N_Ray1;

%%=====================叠加伽马噪声

=======================================

a=0;

b=0.08;

A=1;

B=2;

N_Gam=a+b*gamrnd(A,B,[M,N]);

%将噪声叠加到图像上

J_Gamma=I_D+N_Gam;

%%=====================叠加指数噪声

=======================================

a=0;

b=0.08;

mu=2;

N_exp=a+b*exprnd(mu,[M,N]);

J_exp=I_D+N_exp;

%%=====================叠加均匀分布噪声

=======================================

a=0;

b=0.08;

A=0;

B=2;

N_unif=a+b*unifrnd(A,B,[M,N]);

J_unif=I_D+N_unif;

%%=====================叠加椒盐分布噪声

=======================================

a=0.25;

J_salt = imnoise(I_D,'salt & pepper',a);

subplot(2,3,1);

imshow(J_Gaussian);

title('高斯噪声');

subplot(2,3,2);

imshow(J_rayl);

title('瑞利噪声');

subplot(2,3,3);

imshow(J_Gamma);

title('伽马噪声');

subplot(2,3,4);

imshow(J_exp);

title('指数噪声');

subplot(2,3,5);

imshow(J_unif);

title('均匀分布噪声');

subplot(2,3,6);

imshow(J_salt);

title('椒盐噪声');

figure;

subplot(2,3,1);

imhist(J_Gaussian);

title('高斯噪声');

subplot(2,3,2);

imhist(J_rayl);

title('瑞利噪声');

subplot(2,3,3);

imhist(J_Gamma);

title('伽马噪声');

subplot(2,3,4);

imhist(J_exp);

title('指数噪声');

subplot(2,3,5);

imhist(J_unif);

title('均匀分布噪声');

subplot(2,3,6);

imhist(J_salt);

title('椒盐噪声');

正弦噪声，频谱。

代替图 5.5

//========================MATLAB 代码====================//

t=imread('einstein.jpg');

[m,n]=size(t);

t_1=t;

for i=1:m

for j=1:n

t_1(i,j)=t(i,j)+40*sin(40*i)+40*sin(40*j);

end

imshow(t),title('原图');

imwrite(t_1,'einstein1.jpg');

clear;

clc;

data = imread('einstein1.jpg');

data = rgb2gray(data);

F = fft2(data);

FC = fftshift(F);

S2 = log(1+abs(FC));

imshow(S2,[]);

代替图 5.7

//===================MATLAB 代码=====================//

%%均值滤波

%高斯噪声部分

clc;clear;

I=imread('test1.jpg');

I=im2double(I);

%添加高斯噪声

I_noise=double(imnoise(I,'gaussian',0,0.02));%均值为 0

imwrite(I_noise,'a.jpg');

%均值滤波

%定义子窗口的尺寸

m=3;

n=3;

%确定要扩展的行列数

len_m=floor(m/2);

len_n=floor(n/2);

%将原始图像进行扩展，这里采用了镜像扩展，以进行图像边缘计算

I_2=im2double(I_noise);

[M2,N2]=size(I_2);

I_2_pad=padarray(I_2,[len_m,len_n],'symmetric');

I_3=fspecial('average',[3,3]);%3*3 均值滤波建立预定义

的滤波算子

I_3=imfilter(I_2_pad,I_3);%(待处理矩阵，滤波器)

imwrite(I_3,'b.jpg');

I_D=im2double(I_noise);

[MM,NN]=size(I_D);

%================= 几何均值滤波器============

%定义子窗口的尺寸

m=3;

n=3;

%确定要扩展的行列数

len_m=floor(m/2);

len_n=floor(n/2);

%将原始图像进行扩展，这里采用了镜像扩展，以进行图像边缘计算

I_D_pad=padarray(I_D,[len_m,len_n],'symmetric');

%获得扩展后的图像尺寸

[M,N]=size(I_D_pad);

J_Geometric=zeros(MM,NN);

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