均值滤波.zip

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最基础经典的一种均值滤波实现处理图像,可以对图像进行去噪提高图像的信噪比。
均值滤波.zip
  • 均值滤波
  • Meanfilt.m
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  • lena.bmp
    65.1KB
内容介绍
clc clear close all; Input=imread('lena.bmp'); Input=double(Input); [m,n]=size(Input); d=30; %Gasnois=d*randn(m,n); %经测试,这种方法不可取,wgn(m,n)来产生高斯白噪声, randn生成随机数 %STDgn=std(std(Gasnois));%标准差 %MEANgn=mean(mean(Gasnois));%均值 a=0; b=1.5; IMGgn=a+b.*((Gasnois-MEANgn)/STDgn);%生成均值=a,标准差=b的高斯噪声 STDYimg=std(std(IMGgn)); MEANYimg=mean(mean(IMGgn)); Input_noise=Input+IMGgn; WSH=22; %1,2,3,7取均值窗半径 Input_r=padarray(Input_noise,[WSH,WSH],'replicate');%扩展输入图像矩阵 [m2,n2] = size(Input_r); % 显示原始图像,噪声图像和扩边图像 figure(1); subplot(131); imshow(uint8(Input)); title('原始图像') subplot(132); imshow(uint8(Input_noise)); title('含噪图像') subplot(133); imshow(uint8(Input_r));title('加取均值窗半径长作边界扩展图像'); for i=1:m for j=1:n % 遍历整个图像长宽 i1 = i+ WSH; %原图右下角方向设置取均值窗 j1 = j+ WSH; %(i1,j1)为取均值窗中心 W1= Input_r(i1-WSH:i1+WSH , j1-WSH:j1+WSH); %W1为取均值窗v(Ni),长宽大小2WSH+1,中心点(i1,j1) [mw1,nw1] = size(W1); %中心点(i1,j1)在含噪图像中是点(i,j)。 % L=1; %搜索移动步长 % InputIO =zeros(m2,n2); % for xx=1:L:mw1 % for yy=1:L:nw1 % InputIO(i+xx-1,j+yy-1)=W1(xx,yy); % end % end % figure(2); % imshow(InputIO);title('边界重复置零图像及取均值窗矩形v(Ni)位置'); d = sum(sum(W1));%中心点(i1,j1)矩形v(Ni)求和 Output_filt(i,j)=d/(mw1*nw1); %中心点(i1,j1)与点(i,j)的对应 end end figure(3); %subplot(131); imshow(uint8(Input)); title('原始图像') %subplot(132); figure(4); imshow(uint8(Input_noise)); title('含噪图像') %subplot(133); figure(5); imshow(uint8(Output_filt));title('降噪后图像'); MSE=sum(sum((Input_noise-Output_filt).^2))/(m*n); PSNR=10*log10((255*255)/MSE); %%%详见视频NLM17 N2E=std2(Output_filt-Input_noise)-1.5; input=Input; output=Output_filt; MIUinput=mean2(input); STDinput=std2(input); MIUoutput=mean2(output); STDoutput=std2(output); COVinout=cov(double(output),double(input)); COVinoutput=COVinout(2,1); C1=(0.01*255)^2; C2=(0.03*255)^2; C3=C2/2; LXY=(2*MIUinput*MIUoutput+C1)/(MIUinput^2+MIUoutput^2+C1);%亮度 CXY=(2*STDinput*STDoutput+C2)/(STDinput^2+STDoutput^2+C2);%对比度 SXY=(COVinoutput+C3)/(STDinput*STDoutput+C3);%结构 SSIM=LXY*CXY*SXY; w=1
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