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    文件類型: .zip
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    發布日期: 2021-06-12
  • 語言: Matlab
  • 標簽: 圖像濾波??

資源簡介

matlab實現圖像去燥濾波銳化邊緣檢測,平臺為MATLAB,功能:實現圖像的去燥濾波銳化邊緣檢測

資源截圖

代碼片段和文件信息

clear;clc;close?all
%讀取圖像
I=imread(‘1.jpg‘);
try
????I=rgb2gray(I);????%如果是RGB圖像,轉成灰度圖
end

%添加噪聲
I=imnoise(I‘salt?&?pepper‘0.04);?%?疊加密度為0.04的椒鹽噪聲
figure
imshow(I)
title(‘原圖‘)

%圖像去噪
I=medfilt2(I[2?4]);???%采用二維中值濾波函數medfilt2對受椒鹽噪聲干擾的圖像濾波
figure
imshow(I)
title(‘去噪之后的圖像‘)

%圖像銳化
[MN]=size(I);???%?計算圖像的尺寸
f=double(I);?????%?數據類型轉換,MATLAB不支持圖像的無符號整型的計算
g=fft2(f);???????%?二維傅立葉變換,得到頻域信息
g=fftshift(g);???%?0頻率移到(M/2N/2)處

n=2;????????????%?二階巴特沃斯(Butterworth)濾波器
D0=3;???????????%?巴特沃斯濾波器的D0,D0越大,保留的高頻信號就越少(對于不同的圖片,可以自行調節,以便得到好的效果)
for?i=1:M
????for?j=1:N?
????????D=sqrt((i-M/2)^2+(j-N/2)^2);???%計算離0頻率(M/2N/2)的距離
????????h=1/(1+(D0/D)^(2*n));??????????%計算傳遞函數的值
????????output(ij)=h*g(ij);??????????%高通濾波之后(ij)處的值
????end
end
result=ifftshift(output);???%與g=fftshift(g)對應,還原回去
I=ifft2(result);???%傅里葉反變換
I=uint8(real(I));??%得到濾波之后的圖像(銳化之后的圖像)
figure
imshow(I)??????????%濾波后圖像顯示
title(‘銳化之后的圖像‘)

%直方圖均衡化處理
I=histeq(I);????%得到直方圖均衡化之后的圖像
figure
imshow(I)
title(‘直方圖均衡之后的圖像‘)

%邊緣檢測
I1=edge(I‘prewitt‘);
I2=edge(I‘roberts‘);
I3=edge(I‘sobel‘);

figure
imshow(I1)
title(‘prewitt邊緣檢測之后的圖像‘)

figure
imshow(I2)
title(‘roberts邊緣檢測之后的圖像‘)

figure
imshow(I3)
title(‘sobel邊緣檢測之后的圖像‘)

msgbox(‘MATLAB編程答疑,請加QQ:?993878382‘‘MATLAB答疑‘‘help‘)
web?http://993878382.qzone.qq.com?-browser


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