基于MATLAB的图像去噪实验报告

实验二图像去噪一、实验目的1.熟悉图像高斯噪声和椒盐噪声的特点；2.掌握利用均值滤波和中值滤波去除图像噪声的方法。二、实验内容1.打开Matlab编程环境。2.读入图像，在图像上分别添加高斯噪声和椒盐噪声。3.显示原图像和噪声图像。4.对噪声图像进行均值滤波和中值滤波处理。5.显示处理效果图。三、实验程序及结果1、实验程序m=imread('pout.tif');x=imnoise(m,'salt&pepper',0.02);y=imnoise(m,'gaussian',0,0.01);figure(1)subplot(311)imshow(m);subplot(312)imshow(x)subplot(313)imshow(y);q=filter2(fspecial('average',3),x);w=filter2(fspecial('average',3),y);n=medfilt2(m);figure(2)subplot(311)imshow(uint8(q));subplot(312)imshow(uint8(w));subplot(313)imshow(n);2、实验结果四、实验思考：1.比较均值滤波和中值滤波的对高斯噪声和椒盐噪声图像的处理效果，分析原理？答：中值滤波对于椒盐噪声效果好，因为椒盐噪声是幅值近似相等但随机分布在不同的位置上，图像中有干净点也有污染点。中值滤波是选择适当的点来代替污染的点所以处理效果会更好。由于噪声的均值不为零，所以均值滤波不能很好的去除噪声点。均值滤波对于高斯噪声效果好，因为高斯噪声的幅值近似于正态分布但是却分布在每个点像素上。图像中的每个点都是污染点，所以如果采用中值滤波会找不到合适的干净点，由于正态分布的均值为零，所以均值滤波可以削弱噪声。