# (1)利用matlab函数进行噪声模拟，并用matlab自带函数进行图像滤波。 (2)利用给定图像

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(1)利用matlab函数进行噪声模拟，并用matlab自带函数进行图像滤波。 (2)利用给定图像自己编程实现使用均值滤波器、中值滤波器对不同强度的高斯噪声和椒盐噪声，进行滤波处理，并对结果进行评价分析，并解释结果。 (3)自己编程实现laplacian算子图像的处理，实现图像增强；编程实现sobel算子对图像边缘提取。将结果与matlab自带函数计算结果比较。 (4)利用模糊处理对图的灰度值进行改变实现灰度增强，并与直方图均衡结果比较((1) Matlab function is used to simulate noise, and Matlab function is used to filter image. (2) Using the given image, we use the mean filter and median filter to filter the Gaussian noise and salt and pepper noise with different intensities, evaluate and analyze the results, and interpret the results. (3) The image processing of Laplacian operator and image enhancement are realized by programming Sobel operator is used to extract image edge. The results are compared with those of MATLAB. (4) Fuzzy processing is used to change the gray value of the image to achieve gray enhancement and balance with histogram)
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• fun_Robert.m
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• ═╝3-1 circuitboardNoise-gaussian.tif
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%利用 matlab 函数进行噪声模拟，并用 matlab 自带函数进行图像滤波。 clc; clear all; Original_Image = imread('图3-5lena.jpg'); %~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~噪声模拟~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ Gaussian_Image = imnoise(Original_Image,'Gaussian'); %高斯白噪声模拟 Poisson_Image = imnoise(Original_Image,'Poisson'); %泊松噪声模拟 Speckle_Image = imnoise(Original_Image,'speckle'); %斑点噪声模拟 %localvar_Image = imnoise(Original_Image,'localvar'); %与图象灰度值有关的零均值高斯白噪声模拟 %salt_pepper_Image = imnoise(Original_Image,'salt&pepper'); %椒盐噪声模拟 figure; subplot(221);imshow(Original_Image);title('Original Image'); subplot(222);imshow(Gaussian_Image);title('Gaussian Image'); subplot(223);imshow(Poisson_Image);title('Poisson Image'); subplot(224);imshow(Speckle_Image);title('Speckle Image'); %subplot();imshow(localvar_Image);title('localvar Imagee'); %subplot();imshow(salt & pepper_Image);title('salt & pepper Image'); %~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~3*3均值滤波~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ Three_filter=fspecial('average',3); %生成系统预定义的3X3滤波器 %用生成的滤波器进行滤波,并归一化 Gaussian_Average_filter = filter2(Three_filter,Gaussian_Image)/255; Poisson_Average_filter = filter2(Three_filter,Poisson_Image)/255; Speckle_Average_filter = filter2(Three_filter,Speckle_Image)/255; figure; subplot(321);imshow(Gaussian_Image);title('Gaussian Image'); subplot(322);imshow(Gaussian_Average_filter);title('Gaussian Average filter'); subplot(323);imshow(Poisson_Image);title('Poisson Image'); subplot(324);imshow(Poisson_Average_filter);title('Poisson Average filter'); subplot(325);imshow(Speckle_Image);title('Speckle Image'); subplot(326);imshow(Speckle_Average_filter);title('Speckle Average filter'); %~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~3*3中值滤波~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ Gaussian_Median_filter = medfilt2(Gaussian_Image,[3 3]); Poisson_Median_filter = medfilt2(Poisson_Image,[3 3]); Speckle_Mediane_filter = medfilt2(Speckle_Image,[3 3]); figure; subplot(321);imshow(Gaussian_Image);title('Gaussian Image'); subplot(322);imshow(Gaussian_Median_filter);title('Gaussian Median filter'); subplot(323);imshow(Poisson_Image);title('Poisson Image'); subplot(324);imshow(Poisson_Median_filter);title('Poisson Median filter'); subplot(325);imshow(Speckle_Image);title('Speckle Image'); subplot(326);imshow(Speckle_Mediane_filter);title('Speckle Median filter'); %~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~均值为5，方差为1的高斯滤波~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ Gauss_Sequences=fspecial('gaussian',5,1); %生成高斯序列 Gaussian_Gauss_filter = filter2(Gauss_Sequences,Gaussian_Image)/255; Poisson_Gauss_filter = filter2(Gauss_Sequences,Poisson_Image)/255; Speckle_Gauss_filter = filter2(Gauss_Sequences,Speckle_Image)/255; figure; subplot(321);imshow(Gaussian_Image);title('Gaussian Image'); subplot(322);imshow(Gaussian_Gauss_filter);title('Gaussian Gauss filter'); subplot(323);imshow(Poisson_Image);title('Poisson Image'); subplot(324);imshow(Poisson_Gauss_filter);title('Poisson Gauss filter'); subplot(325);imshow(Speckle_Image);title('Speckle Image'); subplot(326);imshow(Speckle_Gauss_filter);title('Speckle Gauss filter');

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