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1、一、给图像加噪声的函数的使用方法工具箱采用函数imnoise来使用噪声污染图像。该函数的基本语法为：g=imnoise(f,type,parameters)其中，f是输人图像。函数imnoise在给图像添加噪声之前，将f转换为范围在[0,1]内的double类图像。指定噪声参数时必须考虑到这一点。例如，要将均值为64、方差为400的高斯噪声添加到一幅uint8类图像上，我们可将均值设置为64/255，将方差设置为400/(255*255)，以便作为函数imnoise的输人。程序实例：i1=imread('lena.bmp');i2=i
2、mnoise(i1,'salt&pepper',0.1);%对图像加椒盐噪声i3=imnoise(i1,'gaussian',0,0.004);%对图像加高斯噪声figuresubplot(2,2,1),imshow(i1)subplot(2,2,2),imshow(i2)subplot(2,2,3),imshow(i3)二、绘制图像的直方图在处理图像直方图的工具箱中，核心函数是imhist，其基本语法为：h=imhist(f,b)其中，f为输入图像，h为其直方图h（rk），b是用于形成直方图的“收集箱”的个数（即灰度级的个数）。若b
3、未包含在此变量中，则其默认值为256。一个“收集箱”可仅仅是亮度标度范围的一小部分。例如，若我们要处理一副uint8类的图像并令b=2，则亮度标度范围被分成两部分：0至127和128至255。所得的直方图将有两个值：h（1）等于图像在区间[0,127]内的像素数，h（2）等于图像在区间[128,255]的像素数。程序实例如下：i1=imread('lena.bmp');h=imhist(i1);%直方图的值赋予hhh=imhist(i1)/numel(i1);%得到归一化的直方图值figure(1)imhist(i1)%figure1
4、显示直方图figure(2)imhist(i1,2)三、直方图均衡化处理直方图均衡化处理由工具箱中的函数histeq实现，该函数的语法为：g=histeq(f,nlev)其中，f为输入图像，nelv为输出图像指定的灰度级数。若nlev等于输入图像中可能的灰度级数总数L，则histeq直接执行变换函数，若nlev小于L，则histeq试图划分灰度级，以便能够得到较为平坦的直方图。程序实例如下：i1=imread('lena.bmp');h=imhist(i1);%直方图的值赋予hhh=imhist(i1)/numel(i1);%得到归一
5、化的直方图值i2=histeq(i1);%直方图均衡化处理后得到的图像一、中值滤波工具箱提供了一个二维中值滤波函数：g=medfilt2(f,[m,n],padopt)其中，f为输入函数，数组[m,n]定义了一个大小为m×n的邻域，中值就在该邻域上计算，而padopt指定了三个可选择的边界填充项之一：’zero’（默认值）；’symmetric’，表示f按照镜像反射方式对称地沿边界扩展；’indexed’，若f是double类图像，则以1来填充图像，否则以0来填充图像。该函数的默认形式为：g=medfilt2(f)它使用一个大小为3×
6、3的邻域来计算中值，并以0来填充图像的边界。程序实例如下：I=imread('lena.bmp');J=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);K=medfilt2(J);imview(J),imview(K)二、线性空间滤波1、imfilter函数工具箱使用imfilter函数来实现线性空间滤波，该函数的语法为:g=imfilter(f,w,filtering_mode,boundary_options,size_options)其中，f为输入图像，w为滤波掩模，g为滤波结果。filtering_mode指定在滤
7、波过程中是使用相关（’corr’）还是卷积（’conv’）。boundary_options指定边界填充方法，size_options可以是’same’或’full’，’same’表示g同f大小相同，’full’表示g的大小是f扩展后的结果。其他参数见下表。选项描述filtering_mode’corr’滤波通过使用相关来完成，该值是默认值’conv’滤波通过使用卷积来完成boundary_optionsP边界扩充通过使用值p（无引号）进行。P的默认值为0‘replicate’边界扩充通过使用f外边界的值‘symmetric’边界扩充
8、通过镜像反射f的边界‘circular’把原图像f看成是一个二维周期函数来扩充边界size_options‘full’g的大小是f扩展后的结果‘same’g同f大小相同，该值为默认值。程序实例如下：i1=imread('
