现代光学检测技术与图像处理

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1、现代光学检测技术与图像处理说明：1编程环境:matlab2011。2程序中，参数的含义3MSE等参数的值编程思想：利用matlab2011的编程环境，在加噪后的图像中设置一个5*5的模板运用循环逐点对该图像进行滤波，根据滤波原理及中值滤波原理来确定模板中心点为噪点，对该点进行中值替换，最后得到滤波后的图像。程序：z=imread('lena_ran_0.3.bmp');//读取添加有噪声的图像forx=1:508fory=1:508//确定消除图像的面积为508*508n=0;c=[];fori=x:x+4for

2、j=y:y+4//设置一个5*5的模板ifz(i,j)>=z(x+2,y+2)b(i,j)=z(i,j)-z(x+2,y+2);elseb(i,j)=z(x+2,y+2)-z(i,j);//对5*5模板的边缘值和中心值进行比较求差endc=[c;z(i,j)];//设置模板中心点ifb(i,j)>=30n=n+1;//比较中心点与周围点大于30时，进行差异次数累计endendendifn>18//设置中心点与周围点明显差异的次数最小值为18z(x+2,y+2)=median(c);//当次数大于18时，证明该点为

3、噪点，进行滤波处理endendendimshow(z)//读取图像滤去噪声后的图像：3/3原始加噪图像：3/3编程总结：由于对于编程程序掌握的知识不够熟悉，初次使用matlab2011进行滤波处理，经过后的图像的效果于老师给的原始图像相比差距很大，也没能计算出参数值，仅仅是对其中一个噪图像进行了粗略的去除噪声处理，效果不佳，边上因为不符合5*5模板要求没能进行处理，对于处理噪声效果不佳的原因：设置中心点与周围点差值，以及差值累计次数均会对判断噪声有一定影响，图像中的各点灰度值的不同，也会误判为噪点，这使得图像不如

4、原始图像。3/3