燕山大學圖像處理課后作業(yè)之超限像素平滑法和k個鄰點平均法

1、燕山大學圖像處理課后作業(yè)之超限像素平滑法和k個鄰點平均法一、超限像素平滑法I=imread('');I=rgb2gray(I);subplot(2,2,1),imshow(I);m,n=size(I);l=3;%模版尺寸L=ones(l);%l*l模版S=ones(m-l+1,n-l+1);for i=1:m-l+1 for j=1:n-l+1 S(i,j)=1/(l*l)*sum(sum(I(i:i+l-1,j:j+l-1);%求平均 endendsubplot(2,2,2),imshow(S,);P=imnoise(I,'salt & pepper'

2、,;%加入椒鹽躁聲subplot(2,2,3),imshow(P);T=30;%設(shè)置閾值A(chǔ)=P;for i=1:m-2 for j=1:n-2 if (abs(P(i,j)-S(i,j)>T) A(i,j)=P(i,j); else A(i,j)=S(i,j); end endendsubplot(2,2,4),imshow(A);思路：獲取原始圖像的灰度圖與大小(m,n)，假設(shè)一個方陣模版和(m-1,n-1)的矩陣，將方陣在圖像上移動，每移動一次進行一次方陣大小范圍內(nèi)的平均值運算，得到由平均值組成的矩陣S，引入椒鹽噪聲函數(shù)，設(shè)定濾波閾值T，當灰度值與平均值的差大于閾值時，該點像素值保持

3、不變，否則，取平均值。程序結(jié)果：體會：模版方陣在圖像上移動，實質(zhì)上是卷積運算，如何讓模版方陣在圖像移動，for語句的循環(huán)條件就需要計算準確。后面的濾波使用選擇語句即可。二、灰度最相近的K個鄰點平均法I=imread('');I=rgb2gray(I);I=im2double(I);m,n=size(I);for i=2:m-1 for j=2:n-1 I1=I(i-1,j-1)-I(i,j);%求鄰域內(nèi)的值與中心值的差值 I2=I(i-1,j)-I(i,j); I3=I(i-1,j+1)-I(i,j); I4=I(i,j-1)-I(i,j); I5=I(i,j)-I(i,j);

4、 I6=I(i,j+1)-I(i,j); I7=I(i+1,j-1)-I(i,j); I8=I(i+1,j)-I(i,j); I9=I(i+1,j+1)-I(i,j); G=I1,I2,I3,I4,I5,I6,I7,I8,I9; %將差值保存在數(shù)組里 A=abs(G); %取絕對值 H=1,2,3,4,5,6,7,8,9;A; for s=1:9%使用for循環(huán)進行排序 for g=s+1:9 if H(2,s)>H(2,g) MID=H(1,s); H(1,s)=H(1,g); H(1,g)=MID; mid=H(2,s); H(2,s)=H(2,g); H(2,g)=mid; end end end K(1)=A(H(1,1); K(2)=A(H(1,2); K(3)=A(H(1,3); K(4)=A(H(1,4); K(5)=A(H(1,5); K(6)=A(H(1,6); K(7)=A(H(1,7); ave=(K(1)+K(2)+K(3)+K(4)+K(5)+K(6)+K(7)/7; %排序后的結(jié)果存入K中，取差值的前七個求平均值 X(i,j)=ave; endendE=im2uint8(X);subplot(1,2,1),imshow(I);subplot(1,2,2),imshow(E);效果圖：體會：程序