matlab图像滤波
转自:http://hi.baidu.com/wang%5Fpw/blog/item/36354a637ac87b48eaf8f879.html
clc;
clear all;
I=imread('eight.tif');
% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% %用中值滤波,多维滤波,使用中心为-4,-8的拉普
% %拉斯滤波器,高斯低通滤波,拉普拉斯滤波器进行滤波处理
% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
figure;%figure1
subplot(2,2,1);
imshow(I);
title('原始图像');
J=imnoise(I,'salt & pepper',0.04);%加椒盐噪声
title('加椒盐噪声');
subplot(2,2,2);
imshow(J);
K=medfilt2(J,[4,4])%进行中值滤波;
subplot(2,2,3);
imshow(K);
title('进行中值滤波');
h=ones(3,3)/9;%多维滤波
w=h;
g=imfilter(I,w,'conv','replicate')
subplot(2,2,4);
imshow(g);
title('多维滤波');
%使用中心为-4,-8的拉普拉斯滤波器,
w4=[1 1 1;
1 -4 1;
1 1 1];
w8=[1 1 1;
1 -8 1;
1 1 1];
f=im2double(I);
g4=f-imfilter(f,w4,'replicate');
g8=f-imfilter(f,w8,'replicate');
imshow(f);
figure;%figure2
subplot(1,2,1);
imshow(g4);
title('中心为-4的拉普拉斯滤波');
subplot(1,2,2);
imshow(g8);
title('中心为-8的拉普拉斯滤波');
h3=fspecial('gaussian',[3,3],0.5);%高斯低通滤波
figure;%figure3
B4=filter2(h3,I);
subplot(1,2,1);
imshow(B4,[ ]);
title('高斯低通滤波');
h4=fspecial('laplacian',0);%使用拉普拉斯滤波器
B5=filter2(h4,I);
subplot(1,2,2);
imshow(B5,[ ]);
title('拉普拉斯滤波器');
% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% %从空域的角度进行亮度变换
% %把灰度等级是10-100的变化到10-255
% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
figure;%figure4
subplot(2,2,1);
imshow(I);
title('原始图像');
J2=imadjust(I,[],[],0.5);% 增强低灰度级
subplot(2,2,2);
imshow(J2);
title('增强低灰度级');
J3=imadjust(I,[ ],[ ],2);%增强高灰度级
subplot(2,2,3);
imshow(J3);
title('增强高灰度级');
a1=100/255;%把灰度等级是10-100的变化到10-255
a2=255/255;
a3=10/255;
J2=imadjust(I,[a3,a1],[a3,a2],[]);
subplot(2,2,4);
imshow(J2);
title('把灰度等级是10-100的变化到10-255');
% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% %从频域的角度进行亮度变换
% %fft2
% %由于能量主要集中在低频部分
% %所以对低频进行处理可以得到理想的效果
% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
I=imread('eight.tif');
up=0.5;%设置处理频率上限
down=0.09%%设置处理频率下限
figure;%figure5
subplot(421);
imshow(I);
title('原始图像');
f=double(I);
subplot(4,2,3);
imshow(log(abs(f)),[]);
title('unit8转化为double');
g=fft2(f);
g=fftshift(g);
subplot(4,2,5);
imshow(log(abs(g)),[]);
title('FFT2变化后的图像');
[M,N]=size(g);% 转换数据矩阵
y1=max(max(abs(g)));%求出最大频率
y2=min(min(abs(g)));%%求出最小频率
y3=(y1-y2)*up+y2;%设置滤波上限
y4=(y1-y2)*down+y2;%%设置滤波下限
for i=1:M
for j=1:N
if (abs(g(i,j))<y4)
g(i,j)=g(i,j)^1.1;%对低频部分进行灰度增强
end
end
end
result=ifftshift(g);
J2=ifft2(result);
J3=uint8(abs(J2));
subplot(427);
imshow(J3,[ ]);
title('频域处理后的图像');
subplot(422)
imhist(I,64);
subplot(424)
imhist(f,64);
subplot(426)
imhist(g,64);
subplot(428)
imhist(J3,64);
*****************************
clc;
clear;
I=imread('a.jpg'); %读取图像
K1=medfilt2(I,[10 10]); %中值滤波
h1=ones(5,5)/25;
K2=imfilter(K1,h1); %均值滤波
figure, imshow(K2), title('滤波后的图像')
matlab图像滤波相关推荐
- matlab soble滤波,MATLAB 图像滤波去噪分析及其应用
MATLAB 图像滤波去噪分析及其应用 第1章 图像颜色空间相互转换与MATLAB实现 1.1 图像颜色空间原理 1.1.1 RGB颜色空间 1.1.2 YCbCr颜色空间 1.1.3 YUV颜色空间 ...
- matlab高斯滤波跟中值滤波区别,matlab图像滤波处理代码讲解 均值滤波 中值滤波 高斯滤波...
该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼 (1)均值滤波 function imres = averageFilter(im,N) % imres为均值滤波后的矩阵,参数im为图像的路径,N为滤波 ...
- 【老生谈算法】matlab实现图像滤波处理算法源码——图像滤波处理算法
matlab图像滤波处理算法详解 1.文档下载: 本算法已经整理成文档如下,有需要的朋友可以点击进行下载 序号 文档(点击下载) 本项目文档 [老生谈算法]matlab图像滤波处理.doc 2.算法详 ...
- 【Matlab 图像】滤波器原理使用及测试效果
滤波器使用及测试效果 滤波器1:低通滤波 原理 代码 效果 滤波器2:高斯平滑 原理 代码 效果 滤波器3:自适应中值滤波 原理 代码 效果 滤波器4:维纳滤波 原理 代码 效果 滤波器5:最大值滤波 ...
- Matlab 频域滤波处理周期噪声图像(带阻滤波器滤波)
带阻滤波器的传递函数为: D0为截止半径(或是截止宽度) D1.D2由下式确定,表示与(u0,v0)和(-u0,v0)点的距离,此时(u0,v0)是在频域中心为坐标原点表示的,所以是对称关系. 使用二 ...
- matlab怎么根据波宽度去波,使用Matlab图像处理(三)——图像滤波原理
既然是去除噪声,接下来我们就介绍几种常见的噪声.02 - 常见噪声种类? 首先我们介绍最著名的噪声--高斯噪声:无论是做什么的小伙伴,或多或少都会听说过高斯噪声.小白不想把复杂的数学公式拿上进行讲解, ...
- Matlab图像处理创新实践-实验2【图像滤波基础(2)】
Matlab图像处理创新实践-实验1[图像滤波基础(1)] Matlab图像处理创新实践-实验2[图像滤波基础(2)] Matlab图像处理创新实践-实验3[图像锐化] Matlab图像处理创新实践- ...
- Matlab图像处理创新实践-实验1【图像滤波基础(1)】
Matlab图像处理创新实践-实验1[图像滤波基础(1)] Matlab图像处理创新实践-实验2[图像滤波基础(2)] Matlab图像处理创新实践-实验3[图像锐化] Matlab图像处理创新实践- ...
- [023] Matlab的各种图像滤波降噪处理
0.写在前面 代码包括: ① 为图像添加高斯噪声.椒盐噪声: ② 图像滤波处理:中值滤波.算术均值滤波.高斯滤波. 1.Matlab代码及注释 clear; clc;M = imread('nc.jp ...
最新文章
- MVC3 - 控制器
- python打开excel执行vba代码_python可以添加,运行和删除VBA宏以实现excel而无需中间保存步骤吗?...
- 全局变量名为 param1 var param1Value = webBrowser1.Document.InvokeScript(eval,new String[]{ param1}).To...
- SQL基础知识:DDL、DML、DQL
- 解决在极光推送的时候会出现一个 JPush提示:缺少统计代码
- html表格ppt,HTML表格.ppt
- 【Apache运维基础(4)】Apache的Rewrite攻略(1)
- Deep Blind Video Super-resolution
- 2019-2022年中国定期存款基准利率走势(附三个月定期、半年定期、一年定期、二年定期及三年定期存款基准利率)[图]
- 代数结构入门:群、环、域、向量空间
- 视频教程-沐风老师Scratch3.0快速入门视频课程-其他
- centos7 RPM命令安装.rpm文件操作
- 评价数据离散度方法(转)
- HTTP 400/401/403/404/500网页错误代码是什么意思
- 天地图调用域名与 https
- python儿童编程培训班-儿童编程培训班有用吗
- 联想型号启天M420-N000台式机进入bios设置u盘启动
- python编程实例集合-编程小白如何结合量化实例学习python量化建模?
- 前端开发——VSCode
- 脸谱中国310互联网+新资本商业模式会议总论
热门文章
- Python制作抽奖系统
- YOLO-v5训练自己的数据+TensorRT推理部署(2)
- 【硬核解说】一口气讲明白Angular的5种路由守卫RouteGuard是嘛玩意儿
- 【fiveKeyPress】2秒内五次点击键盘任意键(或组合键)触发自定义事件(以Pause/Break键为例)
- 在CentOS 6.9 x86_64的OpenResty 1.13.6.1上使用基于Redis实现动态路由示例
- libcurl远程获取文件大小源码
- 虚幻引擎4:打造街机经典游戏学习教程 Unreal Engine 4: Create an Arcade Classic
- visual studio 2017 中默认无法开发 Android 8.0 及以上系统的解决方案
- CSS常见布局解决方案
- 【博客美化】公告栏显示个性时间