基本信息
源码名称:基于MATLAB的多方法去噪
源码大小:2.04M
文件格式:.zip
开发语言:MATLAB
更新时间:2021-02-23
友情提示:(无需注册或充值,赞助后即可获取资源下载链接)
嘿,亲!知识可是无价之宝呢,但咱这精心整理的资料也耗费了不少心血呀。小小地破费一下,绝对物超所值哦!如有下载和支付问题,请联系我们QQ(微信同号):813200300
本次赞助数额为: 2 元×
微信扫码支付:2 元
×
请留下您的邮箱,我们将在2小时内将文件发到您的邮箱
源码介绍
三幅经典的图像(lena、peppers、barbara)分别加上了高斯噪声、乘性噪声、椒盐噪声。
高斯白噪声:均值为0,方差为0.05。
椒盐噪声:噪声密度0.10。
乘性噪声:这里为均匀分布的均值为0,方差为0.10的噪声。
(1)、使用均值滤波、中值滤波进行测试,得出去噪效果并分析;
(2)、使用高斯低通滤波器、巴特沃斯滤波器进行测试,得出去噪效果并分析;
(3)、使用PCA进行测试,得出去噪效果并分析;
(4)、使用小波变换进行测试,可以采用‘db’小波、‘sym’小波等,也可以自己去选择一些小波函数,得出去噪效果并分析;
(5)、自己选择一些方法、得出去噪效果并分析
function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles) global I I1 [filename,pathname] = uigetfile({'*.png';'*.jpg';'*.bmp'},'选择图片'); str = [pathname,filename]; I1 = imread(str); if (strcmpi(filename,'lena_gaussian.png')==1||strcmpi(filename,'lena_salt-pepper.png')==1||strcmpi(filename,'lena_speckle.png')==1) I=imread('lena.png'); elseif (strcmpi(filename,'barbara_gaussian.png')==1||strcmpi(filename,'barbara_salt-pepper.png')==1||strcmpi(filename,'barbara_speckle.png')==1) I=imread('barbara.png'); elseif (strcmpi(filename,'peppers256_gaussian.png')==1||strcmpi(filename,'peppers256_salt-pepper.png')==1||strcmpi(filename,'peppers256_speckle.png')==1) I=imread('peppers256.png'); else msgbox('请输入规定的噪声图像','确认','error'); end axes(handles.axes1),imshow(I),title('原图'); PSNR1=psnr(I1,I); t1 = sprintf('%s%f%s','加噪后图像,PSNR=',PSNR1, 'dB'); axes(handles.axes2),imshow(I1),title(t1); function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles) global I I1 I2=average_filtering(I1); I3=median_filtering(I1); I4=gaussian_lowpass_filtering(I1); I5=butterworth_lowpass_filtering(I1); I6=PCA_filtering(I1); I7=wavelet_transform_filtering(I1); I8=wiener_filtering(I1); PSNR2=psnr(I2,I); t2 = sprintf('%s%f%s','均值滤波后图像,PSNR=',PSNR2, 'dB'); axes(handles.axes3),imshow(I2),title(t2); PSNR3=psnr(I3,I); t3 = sprintf('%s%f%s','中值滤波后图像,PSNR=',PSNR3, 'dB'); axes(handles.axes4),imshow(I3),title(t3); PSNR4=psnr(I4,I); t4 = sprintf('%s%f%s','高斯低通滤波后图像,PSNR=',PSNR4, 'dB'); axes(handles.axes5),imshow(I4),title(t4); PSNR5=psnr(I5,I); t5 = sprintf('%s%f%s','巴特沃斯滤波后图像,PSNR=',PSNR5, 'dB'); axes(handles.axes6),imshow(I5),title(t5); PSNR6=psnr(I6,I); t6 = sprintf('%s%f%s','PCA滤波后图像,PSNR=',PSNR6, 'dB'); axes(handles.axes7),imshow(I6),title(t6); PSNR7=psnr(I7,I); t7 = sprintf('%s%f%s','小波变换后图像,PSNR=',PSNR7, 'dB'); axes(handles.axes8),imshow(I7),title(t7); PSNR8=psnr(I8,I); t8 = sprintf('%s%f%s','维纳滤波后图像,PSNR=',PSNR8, 'dB'); axes(handles.axes9),imshow(I8),title(t8);