資源簡介
很容易理解的PM模型代碼,輸入原始圖像,多次迭代PM算法得到平滑后的圖像。非線性擴散方法在圖像處理方面的應用越來越廣泛,因其對于圖像邊緣的增強和保護作用十分明顯,所以對該種方法的深入研究是十分有必要的。

代碼片段和文件信息
close?all
clear
clc
%原始圖像的讀取與顯示
%im=imread(‘lenna.bmp‘);
im=imread(‘VV.jpg‘);
imshow(im);
title(‘原始圖像‘);
%?%高斯低通濾波得到模糊圖像
%?h=fspecial(‘gaussian‘[33]1);%高斯低通濾波器(采用3*3的模板,標準差為1(默認的為3*3模板,標準差為0.5))
%?imA=imfilter(imh);
%?figure;
%?imshow(uint8(imA));
%?title(‘模糊圖像‘);
%添加高斯白噪聲
imB=imnoise(im‘gaussian‘00.003);
SNR(imimB)
%imB=imA+randn(size(imA))*5;
figure(1);
imshow(imB);
title(‘含噪圖像‘);
PM_image=PM(imB2000.022);
SNR(imPM_image)
figure(2);
imshow(uint8(PM_image));
title(‘50次迭代后的效果圖‘);
PM_image=PM(imB3000.022);
SNR(imPM_image)
figure(3);
imshow(uint8(PM_image));
title(‘100次迭代后的效果圖‘);
PM_image=PM(imB5000.022);
SNR(imPM_image)
figure(4);
imshow(uint8(PM_image));
title(‘200次迭代后的效果圖‘);
?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????目錄???????????0??2014-05-15?21:21??Perona_Malik\
?????文件????????1699??2014-05-14?22:09??Perona_Malik\PM.m
?????文件?????????201??2010-07-07?18:34??Perona_Malik\SNR.m
?????文件??????304774??2014-05-15?21:21??Perona_Malik\VV.jpg
?????文件???????66614??2014-05-12?20:22??Perona_Malik\aniso-synimgn21.bmp
?????文件???????66614??2014-05-12?20:22??Perona_Malik\aniso-synimgn22.bmp
?????文件???????66614??2014-05-12?20:22??Perona_Malik\aniso-synimgn23.bmp
?????文件???????66614??2014-05-12?20:22??Perona_Malik\aniso-synimgn24.bmp
?????文件???????66616??2010-07-04?10:47??Perona_Malik\lenna.bmp
?????文件?????????816??2010-07-07?18:39??Perona_Malik\main.asv
?????文件?????????856??2014-05-15?21:24??Perona_Malik\main.m
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