MATLAB源代码

A = imread(‘yuantu.jpg’);
A = rgb2gray(A);
A1 = imnoise(A,‘speckle’,0.1);
A2 = imnoise(A, ‘salt & pepper’ ,0.1);
subplot(3,2,1),imshow(A1),title(‘加入乘性噪声后的图像’);
subplot(3,2,2),imshow(A2),title(‘加入椒盐噪声后的图像’);
subplot(3,2,3),imshow(junzhi(A1,3)),title(‘乘性噪声均值滤波’);
subplot(3,2,4),imshow(junzhi(A2,3)),title(‘椒盐噪声均值滤波’);
subplot(3,2,5),imshow(zhongzhi(A1,3)),title(‘乘性噪声中值滤波图像’);
subplot(3,2,6),imshow(zhongzhi(A2,3)),title(‘椒盐噪声中值滤波图像’);

%调用函数
function d=junzhi(x,n)
a(1:n,1:n)=1; %a即n×n模板,元素全是1
p=size(x); %输入图像是p×q的,且p>n,q>n
x1=double(x);
x2=x1;
%A(a:b,c:d)表示A矩阵的第a到b行,第c到d列的所有元素
for i=1:p(1)-n+1
for j=1:p(2)-n+1
c=x1(i:i+(n-1),j:j+(n-1)).a; %取出x1中从(i,j)开始的n行n列元素与模板相乘
s=sum(sum©); %求c矩阵(即模板)中各元素之和
x2(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2)=s/(nn); %将模板各元素的均值赋给模板中心位置的元素
end
end
%未被赋值的元素取原值
d=uint8(x2);
end

%调用函数
function d=zhongzhi(x,n)
p=size(x); %输入图像是p×q的,且p>n,q>n
x1=double(x);
x2=x1;
for i=1:p(1)-n+1
for j=1:p(2)-n+1
c=x1(i:i+(n-1),j:j+(n-1)); %取出x1中从(i,j)开始的n行n列元素,即模板(n×n的)
e=c(1,:); %是c矩阵的第一行
for u=2:n
e=[e,c(u,:)]; %将c矩阵变为一个行矩阵
end
mm=median(e); %mm是中值
x2(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2)=mm; %将模板各元素的中值赋给模板中心位置的元素
end
end
%未被赋值的元素取原值
d=uint8(x2);
end

图像处理结果

分析

均值滤波：本题的方法是将图像数据生成3x3的矩阵模板，然后对这个矩阵模板进行处理。在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标象素为中心的周围 8 个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身），再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。就是对这九个数求个平均值代替中间的那个数。
中值滤波：特点即是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域，然后将邻域中各像素的灰度值排序，取其中间值作为中心像素灰度的新值，这里领域被称为窗口。
根据处理图像后的结果，我觉得中值滤波处理噪声效果更好。

说明

代码部分有借鉴网上作者

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