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1、数字图像第四讲作业数字图像第四讲作业1.设计一个程序对受到高斯白噪声及椒盐噪声干扰的图像进行3x3,5x5邻域的平均平滑以及中值滤波.(添加噪声参看imnoise函数,空域卷积可用imfilter2函数实现)。分析：1.邻域平均平滑可以采用imfilter函数，选择正确的卷积核就可以进行相应的邻域平均平滑操作了。3x3的卷积核为：H1=1/8*[111101111];5x5的卷积核为：H2=1/24*[1111111111110111111111111];2.中值平滑可以先编写中值平滑子函数zhongzhi()，然后在主函数中调用即可。以3*3中值平滑为例来
2、分析其操作过程，3*3中值平滑就是将以各项素为中心的9个像素值的中间值作为平滑后的新的像素值赋给该像素。因此可以通过I(i-1:i+1,j-1:j+1)得到对应于I(i,j)点的九个像素值，然后在由median函数可求出这九个值的中值，赋给新矩阵的(i,j)点即可。注意I(i-1:i+1,j-1:j+1)操作可能会有i-1=0，j-1=0或i+1、j+1大于矩阵最大行列数的情况，从而出现错误。在这里我的处理是在I矩阵的外围补上一圈0，即出现上述情况时像素值以0来代替。具体代码为：I0=zeros(m+2,n+2);fori=2:m+1forj=2:n+1I0
3、(i,j)=I(i-1,j-1);endend同理，5*5的中值平滑也可以同样操作，只不过是在外围补上两圈零而已。Page12of12数字图像第四讲作业代码及注释如下：主函数：clearI=imread('Lenna.bmp');J=imnoise(I,'gaussian');K=imnoise(I,'salt&pepper');%H1为3*3邻域平滑的卷积核，H2为5*5邻域平滑的卷积核H1=1/8*[111101111];H2=1/24*[1111111111110111111111111];J1=imfilter(J,H1);%高斯白噪声的3*3邻域平
4、滑J2=imfilter(J,H2);%高斯白噪声的5*5邻域平滑K1=imfilter(K,H1);%椒盐噪声的3*3邻域平滑K2=imfilter(K,H2);%椒盐噪声的5*5邻域平滑J3=zhongzhi(J,3);%高斯白噪声的3*3中值平滑J4=zhongzhi(J,5);%高斯白噪声的5*5中值平滑K3=zhongzhi(K,3);%椒盐噪声的3*3中值平滑K4=zhongzhi(K,5);%椒盐噪声的5*5中值平滑subplot(131);imshow(J);title('高斯白噪声');subplot(132);imshow(J1);tit
5、le('高斯白噪声的3*3邻域平滑');subplot(133);imshow(J2);title('高斯白噪声的5*5邻域平滑');figuresubplot(131);imshow(J);title('高斯白噪声');subplot(132);imshow(J3);title('高斯白噪声的3*3中值平滑');subplot(133);imshow(J4);title('高斯白噪声的5*5中值平滑');figuresubplot(131);imshow(K);title('椒盐噪声');subplot(132);imshow(K1);title('椒盐噪
6、声的3*3邻域平滑');subplot(133);imshow(K2);title('椒盐噪声的5*5邻域平滑');figuresubplot(131);imshow(K);title('椒盐噪声');subplot(132);imshow(K3);title('椒盐噪声的3*3中值平滑');subplot(133);imshow(K4);title('椒盐噪声的5*5中值平滑');中值平滑子函数zhongzhi()如下：Page12of12数字图像第四讲作业functionJ=zhongzhi(I,k)[m,n]=size(I);ifk==3%3*3的中值
7、平滑I0=zeros(m+2,n+2);fori=2:m+1forj=2:n+1I0(i,j)=I(i-1,j-1);%将到操作的图像矩阵I外围不上0endendfori=2:m+1forj=2:n+1a=I0(i-1:i+1,j-1:j+1);b=a(1:9);%将3*3的矩阵化成1*9的矩阵，便于median操作J(i-1,j-1)=median(b);%取中值，保存为平滑后矩阵J的i-1行、j-1列endendelsek==5%5*5的中值平滑I0=zeros(m+4,n+4);fori=3:m+2forj=3:n+2I0(i,j)=I(i-2,j-2
8、);endendfori=3:m+2forj=3:n
