图像平滑处理

图像平滑处理 班级: 性别: 学号: 概述: 图像复原与图像增强技术一样，也是一种改善图像质量的技术，其目的是使退化的图像尽可能恢复到原来的真实面貌。 图像复原的一般过程为: 退化原因 建立退化模型 反向推演 恢复图像 1、对图像’琵琶女图片.jpg’分别加入高斯噪声、椒盐噪声和乘性噪声，其结果如图所示: >> I=imread('琵琶女图片.jpg'); J1=imnoise(I,'gaussian',0,0.02); J2=imnoise(I,'salt & pepper',0.02); J3=imnoise(I,'speckle',0.02); subplot(2,2,1),imshow(I);title('原图') subplot(2,2,2),imshow(J1);title('高斯噪声图像') subplot(2,2,3),imshow(J2);title('椒盐噪声图像') subplot(2,2,4),imshow(J3);title('乘性噪声图像') 2、对图'古筝美女图片.jpg'所示的图像分别采用运动PSF和均值滤波PSF进行模糊，观察不同的PSF产生的效果: >> I=imread('古筝美女图片.jpg'); H=fspecial('motion',50,45); %运动PSF MotionBlur=imfilter(I,H); subplot(1,2,1); imshow(MotionBlur); title('运动PSF模糊图像') H=fspecial('disk',10);%均值PSF blurred=imfilter(I,H); subplot(1,2,2); imshow(blurred); title('均值滤波PSF模糊图像') 3、对图5.5(a)所示的图像添加随机噪声。 >> I=imread('888.jpg'); imshow(I),title('原图') I=I(10+[1:256],222+[1:256],:); noise=0.1*randn(size(I)); noisy=imadd(I,im2uint8(noise)); figure imshow(noisy);title('noisy') 原图noisy