本实验中,我们在两幅灰度图像中分别添加了不同强度的高斯噪声和椒盐噪声。随后,使用3×3均值滤波器和3×3中值滤波器对噪声图像进行处理,并分别计算了两种处理方法的峰值信噪比(PSNR)。此外,我们还探讨了在原始图像上采用极大值滤波和极小值滤波的仿真效果,并对处理后的图像进行了详细分析。
基于Matlab的图像噪声滤波仿真
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Matlab图像处理噪声添加与高低通滤波实现
在本项目中,我们实现了Matlab的图像处理功能,主要包括以下几个方面:
图像读入:使用Matlab的imread函数读取图像数据。
添加噪声:通过imnoise函数实现常见噪声的添加,包括椒盐噪声、Gaussian噪声等。
低通滤波:利用低通滤波器(如均值滤波器)对图像进行平滑处理,以减少噪声的影响。
高通滤波:通过高通滤波器,去除图像的低频部分,突出图像的边缘信息。
这些功能可以有效地改善图像质量并提取重要特征。
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