对噪声图像不同方式的处理以后的信噪比比较

%%//自适应滤波 K3 = adpmedian(J, 3); PSNR1=(255*255)/(sqrt(temp4/(M*N))); SNR01=10*log10(PSNR1); SNR201=temp1/temp4; SNR201=10*log10(SNR201); %%//
%%//小波分解 [cal,chl,cvl,cdl]=dwt2(I,'db2'); chl=adpmedian(chl,5); cvl=adpmedian(cvl,5); cdl=adpmedian(cdl,5); I2=[cal,chl*4,cvl*4,cdl*4]; min=min(I2(:)); max=max(I2(:)); I5=idwt2(cal,chl,cvl,cdl,'db2'); PSNR2=0; SNR02=0; SNR202=0;
%%//中值滤波 K1= medfilt2(J); PSNR=0; SNR=0; SNR2=0; PSNR=(255*255)/(sqrt(temp2/(M*N))); SNR=10*log10(PSNR); SNR2=temp1/temp2; SNR2=10*loBiblioteka Baidu10(SNR2); %%//
%%// 傅列变换和低通滤波 K2=fft2(J); g=fftshift(J); n=3; d0=210; n1=floor(M/2); n2=floor(N/2); for i=1:M for j=1:N d=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2); h=1/(1+(d/d0)^(2*n)); g(i,j)=h*g(i,j); end end g=ifftshift(g); g=uint8(real(ifft2(g))); PSNR0=(255*255)/(sqrt(temp3/(M*N))); SNR00=10*log10(PSNR0); SNR200=temp1/temp3; SNR200=10*log10(SNR200); %%//
对噪声图像不同方式的处理以 后的信噪比比较
主要是利用学过的知识对图像进行处理得 出的结论。 本文是利用加入噪声后再分别利用中值滤 波、低通滤波、自适应滤波、小波高斯低 通滤波后对信噪比进行比较
close all; clear all; I = imread('eight.tif'); J = imnoise(I,‘salt &pepper’,0.02); J=double(J); imshow(J); [M,N]=size(J);
PSNR2=(255*255)/(sqrt(temp5/(M*N))); SNR02=10*log10(PSNR2); SNR202=temp1/temp5; SNR202=10*log10(SNR202); %%//
中值滤波的信噪比SNR2 =18.8130 PSNR =2.8398e+003 低通滤波的信噪比SNR200 = 15.15478 PSNR0 =1.1866 - 0.0000i 自适应滤波的信噪比SNR201 =19.1048 PSNR1 = 2.9469e+003 小波分析的信噪比SNR202 =19.0687 PSNR2 =2.9016e+003 结论：由信噪比可以得出自适应滤波的信噪比 比较高。
temp1=0; temp2=0; temp3=0; temp4=0; temp5=0; for i=1:M for j=1:N temp1=temp1+(J(i,j)*J(i,j)); temp2=temp2+((K1(i,j)-J(i,j))*(K1(i,j)-J(i,j))); temp3=temp3+((K2(i,j)-J(i,j))*(K2(i,j)-J(i,j))); temp4=temp4+((K3(i,j)-J(i,j))*(K3(i,j)-J(i,j))); temp5=temp5+((J(i,j)-I5(i,j))*(J(i,j)-I5(i,j))); end end