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。