Matlab编程实现图像增强与去噪

Matlab中为我们提供了大量的函数，以方便我们对设计的算法进行验证，方便我们进行科学研究等等。使用Matlab处理数字图像也是相当方便的，它给我们提供了很多函数，如读取（imread）、显示（imshow）、存储（imwrite）、直方图均衡化（histeq）......，相当丰富的函数。图像增强使用直方图均衡化方法，利用Matlab的histeq函数实现。使用Matlab自带函数加入椒盐噪声，分别使用低通滤波、中值滤波、同态滤波进行去噪。下面给出Matlab代码，涉及到的函数如有不清楚的，可以在Matlab命令窗口输入help 函数名，或者doc 函数名，查看帮助。使用本程序，请新建一个.m文件，并命名为：imenhden.m，保存，将原始的图片与此m文件都放在Matlab当前工作目录下，然后在命令窗口输入：imenhden（ "lena.png"）;回车即可，其中lena.png为原始图片名。 function [ ] = imenhden（ fineName ） %% 读入图像I = imread（fineName）;figure（1）;subplot（2,2,1）;imshow（I）;title（"原图像"）;%% 直方图均衡化m = 16;H = histeq（I,m）;subplot（222）;imshow（H,[]）;title（"均衡后的图像"）;subplot（223）;hist（double（I）,m）;title（"直方图"）;subplot（224）;hist（double（H）,m）title（"均衡后的直方图"）; %% 噪声与滤波figure（2）subplot（3,2,1）;imshow（I）;title（"原图像"）;% 加入椒盐噪声并显示II = imnoise（I,"salt & pepper"）;subplot（3,2,2）;imshow（II）;title（"加入椒盐噪声后的图像"）;% 低通滤波平滑[B,A] = butter（6,0.2,"low"）;J = filter（B,A,double（II））;subplot（3,2,3）;imshow（J,[]）;title（"低通滤波平滑"）;% 中值滤波平滑J = medfilt2（II）;subplot（3,2,4）;imshow（J,[]）;title（"中值滤波平滑"）;% 同态滤波[I0,M] = imread（fineName）;%I0 = II;M=[];I1 = log（double（I0）+1）;I2 = fft2（I1）;N=2;D0=0.05*pi;rh=0.8;r=0.5;[row,col]=size（I2）;for m=1:rowfor n=1:colD1（m,n）=sqrt（m^2+n^2）;H（m,n）=r+（rh/（1+（D0/D1（m,n））^（2*N）））;endendI3=I2.*single（H）;I4=ifft2（I3）;I5=exp（I4）-1; subplot（3,2,5）;imshow（I0,M）;title（"原图像"）;subplot（3,2,6）;imshow（I5,M）;title（"同态滤波后的图像"）;end图1 lena原图像使用如上程序对上图lena图像进行处理，分别得到下图所示的结果：
图2 图像增强——直方图均衡化
图3 图像去噪效果对比图 Matlab与C/C++联合编程之从Matlab调用C/C++代码 http://www.linuxidc.com/Linux/2012-08/68148.htm二分类SVM方法Matlab实现 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-05/84050.htmMatlab中的取整函数fix, floor, ceil与round http://www.linuxidc.com/Linux/2013-10/91161.htmMatlab编译cuda的.cu文件 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-04/100675.htm本文永久更新链接地址：http://www.linuxidc.com/Linux/2014-06/103669.htm