1 簡介由于圖像噪聲會對后續(xù)的圖像處理結(jié)果產(chǎn)生影響,所以在對圖像進行其他處理前應(yīng)先對圖像去噪.針對傳統(tǒng)中值濾波器在去除均勻分布椒鹽噪聲時效果并不理想,設(shè)計出一種自適應(yīng)閾值中值濾波器.分別用兩種濾波器進行圖像去噪實驗,通過對比去噪后圖像的信噪比,峰值信噪比以及視覺效果發(fā)現(xiàn):較之傳統(tǒng)的中值濾波器,新的自適應(yīng)中值濾波器能更有效地去除椒鹽噪聲并減少圖像失真.2 完整代碼%******************************************* %———自適應(yīng)中值濾波法去除大密度椒鹽噪聲——— % 主要思想 % 判斷當(dāng)前像素是否為噪聲點 % 1) NO -不處理 % 2) YES-自適應(yīng)中值濾波 % 3) 邊緣處理 %****************************************** close all;clc; clear all set(0,defaultfigurecolor,w) %讀取圖像 Iimread(rice.png); %變?yōu)榛叶葓D % Irgb2gray(I); %加椒鹽噪聲 Inimnoise(I,salt pepper,0.7); %求圖像最大最小值 maxmax(max(In)); minmin(min(In)); %創(chuàng)建一幅圖像 sizesize(In); Jzeros(size); %自適應(yīng)中值濾波 for i2:size(1)-1 for j2:size(2)-1 if(In(i,j)max||In(i,j)min) J(i,j)I(i,j); else for k1 AIn(i-k:ik,j-k:jk); Bmedian(median(A)); if(Bmax||Bmin) J(i,j)B; break; end end end end end %邊緣處理 %第一行 for i2:size(2)-1 around((In(1,i-1)In(1,i)In(1,i1))/3); J(1,i)a; end %最后一行 for i2:size(2)-1 around((In(size(1),i-1)In(size(1),i)In(size(1),i1))/3); J(size(1),i)a; end %第一列 for i2:size(1)-1 around((In(i-1,1)In(i,1)In(i1,1))/3); J(i,1)a; end %最后一列 for i2:size(1)-1 around((In(i-1,size(2))In(i,size(2))In(i1,size(2)))/3); J(i,size(2))a; end %左上角 J(1,1)round((J(1,2)J(2,1))/2); %左下角 J(size(1),1)round((J(size(1),2)J(size(1)-1,1))/2); %右上角 J(1,size(2))round((J(1,size(2)-1)J(2,size(2)))/2); %右下角 J(size(1),size(2))round((J(size(1),size(2)-1)J(size(1)-1,size(2)))/2); Juint8(J); %figure,imshow(I); %用評價函數(shù)評價SMF處理結(jié)果 Kmedfilt2(In); snr_1snr(I,K); %用評價函數(shù)評價本算法處理結(jié)果 snr_2snr(I,J); %顯示處理結(jié)果 subplot(131),imshow(I);title(原圖) subplot(132),imshow(In);title(加噪圖) subplot(133),imshow(J);title(去噪圖)3 仿真結(jié)果?4 參考文獻[1]耿帥, and 王希常. 一種基于中值濾波的圖像去噪算法. 計算機與現(xiàn)代化 11(2011):3.部分理論引用網(wǎng)絡(luò)文獻若有侵權(quán)聯(lián)系博主刪除。