Подскажите пожалуйста как применить уже готовые алгоритмы фильтрвции(те что ниже) к изображению. Все в Matlab.
Считываем изображение:
L=imread('Cameraman.tif');
figure, imshow(L);
Добавление к изображению гауссовского белого шума (по умолчанию математическое ожидание равно 0, а дисперсия - 0,01):
L1=imnoise(L,'gaussian');
figure, imshow(L1);
Нужно применить следующие 2 алгоритма:
Пороговый метод подавления шумов.
Элементы изображения, которые были искажены шумом, заметно отличаются от соседних элементов. Это свойство легло в основу многих методов подавления шума, наиболее простой из которых, так называемый пороговый метод. При использовании этого метода последовательно проверяют яркости всех элементов изображения. Если яркость данного элемента превышает среднюю яркость локальной окрестности, тогда яркость данного элемента заменяется на среднюю яркость окрестности.
for i=1+n1:N+n1;
disp(i)
for j=1+m1:M+m1;
if j==1+m1;
D=0;
for a=-n1:n1;
for b=-m1:m1;
D(n1+1+a,m1+1+b)=Lr(i+a,j+b);
end;
end;
end;
if j>1+m1;
for a=-n1:n1;
D(n1+1+a,m+1)=Lr(i+a,j+m1);
end;
D=D(1:n,2:m+1);
end;
LS=mean(mean(D));
if abs(Lr(i,j)-LS)>10/255; % Установка порога
Lvyh(i,j)=LS;
else
Lvyh(i,j)=Lr(i,j);
end;
end;
end;
Lvyh=Lvyh(n1+1:N+n1,m1+1:M+m1,:);
figure, imshow(Lvyh);
Низкочастотная фильтрация с использованием шумоподавляющих масок.
Маски для подавления шума представлены в виде нормированного массива для получения единичного коэффициента передачи, чтобы при подавлении шума не было искажений средней яркости. На рисунках представлено результат обработки зашумленного изображения маской 1 и маской 2.
F=(1/10)*[1 1 1; 1 2 1; 1 1 1];
Lvyh=filter2(F,L,'same')/(3*3);
figure, imshow(Lvyh);
RPI.su - самая большая русскоязычная база вопросов и ответов. Наш проект был реализован как продолжение популярного сервиса otvety.google.ru, который был закрыт и удален 30 апреля 2015 года. Мы решили воскресить полезный сервис Ответы Гугл, чтобы любой человек смог публично узнать ответ на свой вопрос у интернет сообщества.
Все вопросы, добавленные на сайт ответов Google, мы скопировали и сохранили здесь. Имена старых пользователей также отображены в том виде, в котором они существовали ранее. Только нужно заново пройти регистрацию, чтобы иметь возможность задавать вопросы, или отвечать другим.
Чтобы связаться с нами по любому вопросу О САЙТЕ (реклама, сотрудничество, отзыв о сервисе), пишите на почту [email protected]. Только все общие вопросы размещайте на сайте, на них ответ по почте не предоставляется.