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2021-04-20 03:57:39

%%%%%%%%%%%%%%% FCM算法分割图像 %%%%%%%%%%%%%%

%matlab

function clusterResult = FCM(imagePath, C, V, M, iter, epsm)

% 模糊C均值(FCM)聚类算法分割图像

% clusterResult = FCM(imagePath, C, V, M, iter, epsm)

% Example: clusterResult =  FCM('E:\Image\lena.bmp')

%          clusterResult =  FCM('E:\Image\lena.bmp',3,[0 127 255])

% Input:

%      imagePath: 图像路径

%      C: 类别数，缺省值为2

%      V: 初始化聚类中心,缺省值为[0 255]

%      M: 加权指数,缺省值为2

%      iter: 迭代次数,缺省值为100

%      epsm: 迭代停止阈值,缺省值为1.0e-2

% Output:

%      clusterResult: 聚类中心结果

% Note:

%      C的值要与V的初始化聚类中心个数相同

% 设定缺省值

if nargin < 6

epsm = 1.0e-2;

end

if nargin < 5

iter = 100;

end

if nargin < 4

M = 2;

end

if nargin < 3

[x,y,z]=impixel(I);

V(1)=z(1);

V(2)=z(2);

V(3)=z(3);

end

if nargin < 2

C = 3;

end

% 读入图像及其信息

figure, imshow(I);

title('原图像');

[row col] = size(I);

grayHist = imhist(I);

% figure, imhist(I);

% title('直方图');

histProb = grayHist / (row * col);

len = length(histProb);

% tic

% FCM迭代过程

cnt = 0;

while(cnt < iter)

% 计算隶属度函数(注意要特殊考虑某个像素点和聚类中心一样的情况)

for i = 1 : len

flag = 0;

for j = 1 : C

if i == V(j)

U(j, i) = 1.0;

if j == 1

U(j + 1 : C, i) = 0.0;

elseif j == 3

U(1 : C - 1, i) = 0.0;

elseif j == 2

U(1 : j - 1, i) = 0.0;

U(j + 1 : C, i) = 0.0;

end

flag = 1;

break;

end

end

if flag == 0

u = (1.0 ./ ((i - V) .^ 2)) .^ (1.0 / (M - 1));

uSum = sum(u);

U(1 : C, i) = u' / uSum;

end

end

% 计算更新各类聚类中心

for j = 1 : C

i = linspace(1, len, len);

v = sum(histProb' .* i .* (U(j,  .^ M));

vSum = sum(histProb' .* (U(j,  .^ M));

if vSum == 0

clusterResult(j) = 0;

else

clusterResult(j) = v / vSum;

end

end

% 计算误差并判断算法迭代是否停止

diff = sum((clusterResult - V) .^ 2);

if diff <= epsm

break;

else

V = clusterResult;

end

cnt = cnt + 1;

end

% toc

% 分割图像

for i = 1 : row

for j = 1 : col

temp = (double(I(i, j)) - clusterResult) .^ 2;

[fmin pos] = min(temp);

I(i, j) = pos * 255 / C;

end

end

figure, imshow(uint8(I));

title('分类后的图像');

imshow(uint8(I),'Colormap',hsv(255));

%disp('迭代次数：iterTimes = ');

disp(cnt);

% end of FCM.m，

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• 对于C-Means，实质也是一个对样本的分类，最初我以为是对特征的...二、matlab实现代码 %% C_menans clear ;clc; male_data = importdata('male.txt'); male_av = mean(male_data); female_data = importdata('f...

对于C-Means，实质也是一个对样本的分类，最初我以为是对特征的分类，让我吃了很多苦！！

## 二、matlab实现代码

%% C_menans
clear ;clc;
male_data = importdata('male.txt');
male_av = mean(male_data);
female_data = importdata('female.txt');
female_av = mean(female_data);
x = [male_data;female_data];
%plot(x(:,1),x(:,2),'.');
k = 2;
%取初值
m = zeros(k,2);
m = [160,50;176,68];  %c==2
% m = [male_av;female_av];
m_ref = zeros(k,2);
value =zeros(k,1);%记录每个类别样本的值，第一列是值，第二列是类别
w_num = zeros(k,1);%每一类的个数
x_temp =zeros(k,1);
hei = zeros(k,1);
wei = zeros(k,1);

%还要改这里
s1 = [];s2 = [];

while (  norm(m-m_ref)>0.0001  )
m_ref = m;
for i=1:length(x)
for j=1:k
x_temp(j) = norm(x(i,:) -m(j,:) ); %1*2-1*2
end
[A,B] = min(x_temp);
hei(B) = hei(B) +x(i,1);
wei(B) = wei(B) +x(i,2);
value(B) = value(B)+A; %每一个类别都有个距离的和
%类别个数不同，这里要改改
if(B==1)
s1 = [s1,i];
else
s2 = [s2,i];
end
end
for i = 1:k
m(i,:) = [hei(i)/w_num(i),wei(i)/w_num(i)];
end
Je = sum( value./w_num );
value = zeros(k,1);
hei =zeros(k,1);
wei = zeros(k,1);
%     s1 = [];s2 = [];
end
figure;
% plot(x(s1,1),x(s1,2),'*',x(s2,1),x(s2,2),'o',x(s3,1),x(s3,2),'+');legend('类1','类2','类3');title('C=3时的分类');
plot(x(s1,1),x(s1,2),'*',x(s2,1),x(s2,2),'o');legend('类1','类2');
% title('C=2时的分类,初值：m = [160,53;178,70];');
fprintf('   Je is %f',Je);

测试结果：

## 改变类别数，分别进行两类、三类、四类、五类聚类：

注：这里的这个图像我是通过Je/（聚类个数）得到的，按理说随着聚类个数的增加，Je应该会变小，可能代码有问题，还请大家指正

## 结论：随着聚类个数的增加，其Je会减小，但不会无限制的减小。聚类的结果还收初始聚类中心的影响。

展开全文
• 这是一个matlab编写的程序。实现k均值。实现成功。
• 3.2.3循环结构1．for语句for语句的格式为：for 循环变量=表达式1:表达式2:表达式3循环体语句end其中表达式1的值为循环变量的初值，表达式2的值为步长，...程序如下：for m=100:999m1=fix(m/100);%求m的百位数字...

3.2.3 循环结构

1．for语句

for语句的格式为：

for 循环变量=表达式1:表达式2:表达式3

循环体语句

end

其中表达式1的值为循环变量的初值，表达式2的值为步长，表达式3的值为循环变量的终值。步长为1时，表达式2可以省略。

例3-8 一个三位整数各位数字的立方和等于该数本身则称该数为水仙花数。输出全部水仙花数。

程序如下：

for m=100:999

m1=fix(m/100); %求m的百位数字

m2=rem(fix(m/10),10); %求m的十位数字

m3=rem(m,10); %求m的个位数字

if m==m1*m1*m1+m2*m2*m2+m3*m3*m3

disp(m)

end

end

例3-9 已知，当n=100时，求y的值。

程序如下：

y=0;

n=100;

for i=1:n

y=y+1/(2*i-1);

end

y

在实际MATLAB编程中，采用循环语句会降低其执行速度，所以前面的程序通常由下面的程序来代替：

n=100;

i=1:2:2*n-1;

y=sum(1./i);

y

for语句更一般的格式为：

for 循环变量=矩阵表达式

循环体语句

end

执行过程是依次将矩阵的各列元素赋给循环变量，然后执行循环体语句，直至各列元素处理完毕。

例3-10 写出下列程序的执行结果。

s=0;

a=[12,13,14;15,16,17;18,19,20;21,22,23];

for k=a

s=s+k;

end

disp(s');

2．while语句

while语句的一般格式为：

while (条件)

循环体语句

end

其执行过程为：若条件成立，则执行循环体语句，执行后再判断条件是否成立，如果不成立则跳出循环。

例3-11 从键盘输入若干个数，当输入0时结束输入，求这些数的平均值和它们之和。

程序如下：

sum=0;

cnt=0;

val=input('Enter a number (end in

0):');

while (val~=0)

sum=sum+val;

cnt=cnt+1;

val=input('Enter a number (end in 0):');

end

if (cnt > 0)

sum

mean=sum/cnt

end

3．break语句和continue语句

与循环结构相关的语句还有break语句和continue语句。它们一般与if语句配合使用。

break语句用于终止循环的执行。当在循环体内执行到该语句时，程序将跳出循环，继续执行循环语句的下一语句。

continue语句控制跳过循环体中的某些语句。当在循环体内执行到该语句时，程序将跳过循环体中所有剩下的语句，继续下一次循环。

例3-12 求[100，200]之间第一个能被21整除的整数。

程序如下：

for n=100:200

if rem(n,21)~=0

continue

end

break

end

n

4．循环的嵌套

如果一个循环结构的循环体又包括一个循环结构，就称为循环的嵌套，或称为多重循环结构。

例3-13 若一个数等于它的各个真因子之和，则称该数为完数，如6=1+2+3，所以6是完数。求[1,500]之间的全部完数。

for m=1:500

s=0;

for k=1:m/2

if rem(m,k)==0

s=s+k;

end

end

if m==s

disp(m);

end

end

3.3 函数文件

3.3.1 函数文件的基本结构

函数文件由function语句引导，其基本结构为：

function 输出形参表=函数名(输入形参表)

注释说明部分

函数体语句

其中以function开头的一行为引导行，表示该M文件是一个函数文件。函数名的命名规则与变量名相同。输入形参为函数的输入参数，输出形参为函数的输出参数。当输出形参多于一个时，则应该用方括号括起来。

例3-14 编写函数文件求半径为r的圆的面积和周长。

函数文件如下：

function [s,p]=fcircle(r)

%CIRCLE calculate the

area and perimeter of a circle of radii r

%r 圆半径

%s 圆面积

%p 圆周长

%2004年7月30日编

s=pi*r*r;

p=2*pi*r;

3.3.2 函数调用

函数调用的一般格式是：

[输出实参表]=函数名(输入实参表)

要注意的是，函数调用时各实参出现的顺序、个数，应与函数定义时形参的顺序、个数一致，否则会出错。函数调用时，先将实参传递给相应的形参，从而实现参数传递，然后再执行函数的功能。

例3-15 利用函数文件，实现直角坐标(x,y)与极坐标(ρ,θ)之间的转换。

函数文件tran.m：

function [rho,theta]=tran(x,y)

rho=sqrt(x*x+y*y);

theta=atan(y/x);

调用tran.m的命令文件main1.m：

[rho,the]=tran(x,y);

rho

the

在MATLAB中，函数可以嵌套调用，即一个函数可以调用别的函数，甚至调用它自身。一个函数调用它自身称为函数的递归调用。

例3-16 利用函数的递归调用，求n！。

n!本身就是以递归的形式定义的：

显然，求n!需要求(n-1)!，这时可采用递归调用。递归调用函数文件factor.m如下：

function f=factor(n)

if n<=1

f=1;

else

f=factor(n-1)*n; %递归调用求(n-1)!

end

3.3.3 函数参数的可调性

在调用函数时，MATLAB用两个永久变量nargin和nargout分别记录调用该函数时的输入实参和输出实参的个数。只要在函数文件中包含这两个变量，就可以准确地知道该函数文件被调用时的输入输出参数个数，从而决定函数如何进行处理。

例3-17 nargin用法示例。

函数文件examp.m：

function fout=charray(a,b,c)

if nargin==1

fout=a;

elseif nargin==2

fout=a+b;

elseif nargin==3

fout=(a*b*c)/2;

end

命令文件mydemo.m：

x=[1:3];

y=[1;2;3];

examp(x)

examp(x,y')

examp(x,y,3)

3.3.4 全局变量与局部变量

全局变量用global命令定义，格式为：

global 变量名

例3-18 全局变量应用示例。

global ALPHA BETA

f=ALPHA*x+BETA*y;

在命令窗口中输入：

global ALPHA BETA

ALPHA=1;

BETA=2;

3.4 程序举例

例3-19 猜数游戏。首先由计算机产生[1,100]之间的随机整数，然后由用户猜测所产生的随机数。根据用户猜测的情况给出不同提示，如猜测的数大于产生的数，则显示“High”，小于则显示“Low”，等于则显示“You

won”，同时退出游戏。用户最多可以猜7次。

例3-20 用筛选法求某自然数范围内的全部素数。

素数是大于1，且除了1和它本身以外，不能被其他任何整数所整除的整数。用筛选法求素数的基本思想是：要找出2~m之间的全部素数，首先在2~m中划去2的倍数(不包括2)，然后划去3的倍数(不包括3)，由于4已被划去，再找5的倍数

(不包括5)，…，直到再划去不超过的数的倍数，剩下的数都是素数。

例3-21 设，求s=。

求函数f(x)在[a,b]上的定积分，其几何意义就是求曲线y=f(x)与直线x=a，x=b，y=0所围成的曲边梯形的面积。为了求得曲边梯形面积，先将积分区间[a,b]分成n等分，每个区间的宽度为h=(b-a)/n，对应地将曲边梯形分成n等分，每个小部分即是一个小曲边梯形。近似求出每个小曲边梯形面积，然后将n个小曲边梯形的面积加起来，就得到总面积，即定积分的近似值。近似地求每个小曲边梯形的面积，常用的方法有：矩形法、梯形法以及辛普生法等。

例3-22 Fibonacci数列定义如下：

f1=1

f2=1

fn=fn-1+fn-2 (n>2)

求Fibonacci数列的第20项。

例3-23 根据矩阵指数的幂级数展开式求矩阵指数。

3.5 程序调试

3.5.1 程序调试概述

一般来说，应用程序的错误有两类，一类是语法错误，另一类是运行时的错误。语法错误包括词法或文法的错误，例如函数名的拼写错、表达式书写错等。

程序运行时的错误是指程序的运行结果有错误，这类错误也称为程序逻辑错误。

3.5.2 调试器

1．Debug菜单项

该菜单项用于程序调试，需要与Breakpoints菜单项配合使用。

2．Breakpoints菜单项

该菜单项共有6个菜单命令，前两个是用于在程序中设置和清除断点的，后4个是设置停止条件的，用于临时停止M文件的执行，并给用户一个检查局部变量的机会，相当于在M文件指定的行号前加入了一个keyboard命令。

3.5.3 调试命令

除了采用调试器调试程序外，MATLAB还提供了一些命令用于程序调试。命令的功能和调试器菜单命令类似，具体使用方法请读者查询MATLAB帮助文档。

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• =============================MATLAB代码============================ 注意将不是灰度图的转为灰度图，如果已经是灰度图就要将rgb2gray函数去掉，后面的代码同理。 如果想显示出比较高清的图片，可以使用imwrite...

# 1.绪

图像复原目的：获得关于原始图像的近似估计f(x,y)。

由于种种原因(拍摄、传输、保存等)，图像变得模糊，或者被噪声污染，图像退化，退化的模型可以被模型化为一个退化函数和一个加性噪声项，这个时候想得到一个比较清晰完整的图像，就需要图像复原。

主要处理以噪声引起的退化。

# 2.噪声

## 2.1 一些重要噪声的概率密度函数

=====================================================================

=========================================================================

=========================================================================

## 2.2 添加噪声(实例1)

图1.1

对图1.1分别加入上面各种噪声，并显示出其直方图。

=============================MATLAB代码============================

注意将不是灰度图的转为灰度图，如果已经是灰度图就要将rgb2gray函数去掉，后面的代码同理。

如果想显示出比较高清的图片，可以使用imwrite(fig,'a.jpg');fig为要保存的图片，a.jpg为保存的名字和格式，可以直接保存

直方图可以点击编辑窗口，进行参数范围，字体大小等的调整，使得呈现的图片更加饱满。

噪声添加，也可以使用imnoise(f,type,parameters);其中，f是输入图像，type选择噪声类型，parameters为可调整的参数(噪声的均值和方差等)。

clc;
clear;
%读入图像，并转换为double型
I = rgb2gray(B);        %转化为灰度图
I_D=im2double(I);
%获得图像大小
[M,N]=size(I_D);

%========================生成高斯白噪声==================================
a=0;
b=0.001;
N_Gau=a+sqrt(b)*randn(M,N);
%将噪声叠加到图像上
J_Gaussian=I_D+N_Gau;
%保存噪声数据

%======================生成瑞利噪声======================================
a=0;
b=0.08;
B=1;
N_Ray1=a+b*raylrnd(B,M,N);
%将噪声叠加到图像上
J_rayl=I_D+N_Ray1;

%=====================叠加伽马噪声=======================================
a=0;
b=0.08;
A=1;
B=2;
N_Gam=a+b*gamrnd(A,B,[M,N]);
%将噪声叠加到图像上
J_Gamma=I_D+N_Gam;

%====================叠加指数噪声=======================================
a=0;
b=0.08;
mu=2;
N_exp=a+b*exprnd(mu,[M,N]);
J_exp=I_D+N_exp;

%=====================叠加均匀分布噪声=======================================
a=0;
b=0.08;
A=0;
B=2;
N_unif=a+b*unifrnd(A,B,[M,N]);
J_unif=I_D+N_unif;

%=====================叠加椒盐分布噪声=======================================
a=0.25;
J_salt = imnoise(I_D,'salt & pepper',a);

subplot(2,3,1);
imshow(J_Gaussian);
title('高斯噪声');
subplot(2,3,2);
imshow(J_rayl);
title('瑞利噪声');
subplot(2,3,3);
imshow(J_Gamma);
title('伽马噪声');
subplot(2,3,4);
imshow(J_exp);
title('指数噪声');
subplot(2,3,5);
imshow(J_unif);
title('均匀分布噪声');
subplot(2,3,6);
imshow(J_salt);
title('椒盐噪声');

figure;
subplot(2,3,1);
imhist(J_Gaussian);
title('高斯噪声');
subplot(2,3,2);
imhist(J_rayl);
title('瑞利噪声');
subplot(2,3,3);
imhist(J_Gamma);
title('伽马噪声');
subplot(2,3,4);
imhist(J_exp);
title('指数噪声');
subplot(2,3,5);
imhist(J_unif);
title('均匀分布噪声');
subplot(2,3,6);
imhist(J_salt);
title('椒盐噪声');

运行结果：

## 2.3 周期噪声

周期噪声是在图像获取时从电力或机电干扰中产生的。这是唯一的一种空间依赖型噪声。通常有正弦噪声和余弦噪声等。周期噪声通过频域滤波可以显著地减少。

## 2.4 添加正弦噪声(实例2)

图2

向图2加入正弦噪声，并画出其频谱图。

=============================MATLAB代码============================

clear;
clc;
%=======加入正弦噪声========
[m,n]=size(t);
t_1=t;
for i=1:m
for j=1:n
t_1(i,j)=t(i,j)+40*sin(40*i)+40*sin(40*j);
end
end
imshow(t),title('原图');
imwrite(t_1,'einstein1.jpg');
%===========谱=============
data = rgb2gray(data);
F = fft2(data);
FC = fftshift(F);
S2 = log(1+abs(FC));
imshow(S2,[]);

运行结果：

# 3.均值滤波

## 3.1 算术均值滤波

最简单的均值滤波器，m*n的矩形子图像窗口的各个值相加的和除以m*n。均值简单地平滑了一幅图像的局部变化，在模糊图像的同时减少了噪声。

## 3.2 几何均值滤波

每个被复原像素由子图像窗口中像素点的乘积并自乘到1/mn次幂。与算术均值相比，在滤波过程中会更少丢失图像细节。

## 3.3 均值滤波1(实例3)

图3

对图3加入均值为0，方差为0.02(归一化后)的高斯噪声，再分别用同样大小的窗口进行算术均值滤波和几何均值滤波。

=============================MATLAB代码============================

%高斯噪声部分
clc;clear;
I=im2double(I);

%添加高斯噪声
I_noise=double(imnoise(I,'gaussian',0,0.02));%均值为0
imwrite(I_noise,'a.jpg');
%算术均值滤波
%定义子窗口的尺寸
m=3;
n=3;
%确定要扩展的行列数
len_m=floor(m/2);
len_n=floor(n/2);
%将原始图像进行扩展，这里采用了镜像扩展，以进行图像边缘计算
I_2=im2double(I_noise);
[M2,N2]=size(I_2);
I_3=fspecial('average',[3,3]);%3*3均值滤波    建立预定义的滤波算子
imwrite(I_3,'b.jpg');

%几何均值滤波
I_D=im2double(I_noise);
[MM,NN]=size(I_D);
%定义子窗口的尺寸
m=3;
n=3;
%确定要扩展的行列数
len_m=floor(m/2);
len_n=floor(n/2);
%将原始图像进行扩展，这里采用了镜像扩展，以进行图像边缘计算
%获得扩展后的图像尺寸
J_Geometric=zeros(MM,NN);
%逐点计算子窗口的几何平均
for i=1+len_m:M-len_m
for j=1+len_n:N-len_n
%从扩展图像中取出子图像
%求子窗口的几何均值
J_Geometric(i-len_m,j-len_n)=(prod(prod(Block)))^(1/(m*n));
end
end
imwrite(J_Geometric,'c.jpg');

运行结果：

(a)原图        (b)高斯噪声污染

(c)3*3均值滤波     (d)3*3几何均值滤波

## 3.4 谐波均值滤波

谐波均值滤波器对“盐”噪声效果更好，但是不适用于“胡椒”噪声，它善于处理像高斯噪声那样的其他噪声。

## 3.5 逆谐波均值滤波

适合减少或在实际中消除椒盐噪声的影响。

Q称为滤波器的阶数。

当Q值为正数时，滤波器用于消除“胡椒”噪声。

当Q值为负数时，滤波器用于消除“盐粒”噪声。

当Q=0时，为算术均值滤波器。

当Q为-1时，为谐波均值滤波器。

## 3.6 均值滤波2(实例4)

对lena图分别加入概率为0.2的胡椒噪声和盐粒噪声，再用不同Q值得逆谐波滤波器分别对图像进行滤波。

=============================MATLAB代码============================

%椒盐噪声部分
clc;clear;
%I=rgb2gray(I);
imshow(I);
I=im2double(I);
%添加胡椒信号
J = imnoise(I,'salt & pepper',0.1);
[M,N]=size(J);
for i=1:M
for j=1:N
if(J(i,j)==1)
J(i,j)=0;
else
J(i,j)=J(i,j);
end
end
end

figure;imshow(J);
%Q=1.5逆谐波滤波器滤波对胡椒
Q=1.5;
I_mean=imfilter(J.^(Q+1),fspecial('average',3))./imfilter(J.^Q,fspecial('average',3));
figure;imshow(I_mean);
% Salt Noise
H = imnoise(I,'salt & pepper',0.1);
[M,N]=size(H);
for i=1:M
for j=1:N
if(H(i,j)==0)
H(i,j)=1;
else
H(i,j)=H(i,j);
end
end
end

figure;imshow(H);
%Q=-1.5逆谐波滤波器滤波对盐粒
Q=-1.5;
I_mean=imfilter(H.^(Q+1),fspecial('average',3))./imfilter(H.^Q,fspecial('average',3));
figure;imshow(I_mean);

运行结果：

如果Q值选取错误，即用正值的Q对“盐粒”进行滤波，用负值的Q对“胡椒”进行滤波，会导致更不好的效果。

=============================MATLAB代码============================

%椒盐噪声部分
clc;clear;
%I=rgb2gray(I);
imshow(I);
I=im2double(I);
%添加胡椒信号
J = imnoise(I,'salt & pepper',0.1);
[M,N]=size(J);
for i=1:M
for j=1:N
if(J(i,j)==1)
J(i,j)=0;
else
J(i,j)=J(i,j);
end
end
end
figure;imshow(J);
%Q=1.5逆谐波滤波器滤波对胡椒
Q=1.5;
I_mean=imfilter(J.^(Q+1),fspecial('average',3))./imfilter(J.^Q,fspecial('average',3));
figure;imshow(I_mean);
% Salt Noise
H = imnoise(I,'salt & pepper',0.1);
[M,N]=size(H);
for i=1:M
for j=1:N
if(H(i,j)==0)
H(i,j)=1;
else
H(i,j)=H(i,j);
end
end
end
figure;imshow(H);
%Q=-1.5逆谐波滤波器滤波对盐粒
Q=-1.5;
I_mean=imfilter(H.^(Q+1),fspecial('average',3))./imfilter(H.^Q,fspecial('average',3));
figure;imshow(I_mean);

运行结果：

(a)Q=-1.5对“胡椒”进行滤波                            (b)Q=1.5对“盐粒”进行滤波

# 4.统计排序滤波

## 4.1 中值滤波

最著名的统计排序滤波器就是中值滤波器，就是用该像素的相邻像素的灰度中值来代替该像素的值。相同尺寸下，比线性平滑滤波器引起的模糊更少。对单极或双极脉冲噪声非常有效。

## 4.2 多次中值滤波(实例5)

对lena图加入0.2的椒盐噪声，再进行中值滤波。

=============================MATLAB代码============================

%椒盐噪声部分
clc;clear;
I=im2double(I);
I_noise=double(imnoise(I,'salt & pepper',0.2));%salt & pepper注意中间的空格 无空格报错
imshow(I_noise);title('椒盐噪声');
%中值滤波
f1 = medfilt2(I_noise,'symmetric');%symmetric指出图像按照镜像反射方式对称地沿边界扩展
figure;imshow(f1);
%再次滤波
f2 = medfilt2(f1,'symmetric');%symmetric指出图像按照镜像反射方式对称地沿边界扩展
figure;imshow(f2);
%再一次滤波
f3 = medfilt2(f2,'symmetric');%symmetric指出图像按照镜像反射方式对称地沿边界扩展
figure;imshow(f3);

运行结果：

(a)被概率为0.2的椒盐噪声污染                     (b)使用3*3的中值滤波对(a)处理

(c)使用3*3的中值滤波对(b)处理                    (d)使用3*3的中值滤波对(c)处理

## 4.3 最大值和最小值滤波

最大值：用该像素的相邻像素的灰度最大值来代替该像素的值，滤除“胡椒”比较好。

最小值：用该像素的相邻像素的灰度最小值来代替该像素的值，滤除“盐粒”比较好。

## 4.4 最大最小滤波(实例6)

向lena图分别加入0.5的胡椒噪声和盐粒噪声，然后进行最大值最小值滤波。

=============================MATLAB代码============================

clc;clear;
I=rgb2gray(I);
I=im2double(I);
%添加胡椒信号
J = imnoise(I,'salt & pepper',0.25);
[M,N]=size(J);
for i=1:M
for j=1:N
if(J(i,j)==1)
J(i,j)=0;
else
J(i,j)=J(i,j);
end
end
end
% Salt Noise
H = imnoise(I,'salt & pepper',0.25);
[M,N]=size(H);
for i=1:M
for j=1:N
if(H(i,j)==0)
H(i,j)=1;
else
H(i,j)=H(i,j);
end
end
end
%使用最大值
f3 = ordfilt2(J,9,ones(3,3));
imshow(f3);
%使用最小值
f4 = ordfilt2(H,1,ones(3,3));
figure;imshow(f4);

运行结果：

4.5 修正后的阿尔法均值滤波器

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