MATLAB - Digitális képfeldolgozás Adjon hozzá só- és borszajt

Matlab Digital Image Processing Add Salt



Adjunk hozzá borsot és sós zajt
A só- és borszaj, más néven impulzuszaj, a képeken gyakran látható zajfajta. Ez Véletlenszerű fehér vagy fekete pont , Világos területeken lehetnek fekete pixelek, sötét területeken pedig fehér pixelek (vagy mindkettő). A só- és borszajt a képjel hirtelen erős interferenciája, az analóg-digitális átalakító vagy a bitátviteli hiba okozhatja. Például egy meghibásodott érzékelő minimális pixelértéket, egy telített érzékelő pedig maximális pixelértéket eredményez.

1. módszer: Használja az imnoise () függvényt



t=imread('a1.jpg') subplot(1,2,1), imshow(t), title('original picture') t1=imnoise(t,'salt & pepper',0.1) subplot(1,2,2), imshow(t1), title('Add noise density: 0.1 pepper and salt noise') t2=imnoise(t,'salt & pepper',0.2) figure, subplot(1,2,1), imshow(t2), title('Add noise density: 0.2 pepper and salt noise') t3=imnoise(t,'salt & pepper',0.3) subplot(1,2,2), imshow(t3), title('Add noise density: 0.3 pepper and salt noise')

Hatáskép:
kép
kép
Jegyzet:



  • A zaj típusa „só és bors”. Ügyeljen a terek helyzetére
  • Ha a zaj típusa sós és borsos, akkor a harmadik paraméter a zajsűrűséget jelenti, például 0,1, akkor az összes képpont 10% -a fekete-fehér pont, természetesen attól függetlenül, hogy a fekete vagy a fehér pont véletlenszerű-e.

2. módszer: Készítsen véletlenszerű pontokat egyedül



image=imread('a1.jpg') [width,height,z]=size(image) result2=image subplot(1,2,1) imshow(image) title('Original') %k1, k2 as the critical point of judgment k1=0.2 k2=0.2 %rand(m,n) is a matrix that randomly generates m rows and n columns, and each matrix element is between 0-1 % Where k is 0.2, so elements less than k are 1 in the matrix, and 0 otherwise a1=rand(width,height)

Hatáskép:
kép

Kód leírása:
1.c = rand (10,10)
kép
2.a = c<0.2
Az első lépésben előállított 10 * 10 mátrix összes eleme, amelynek eleme kevesebb, mint 0,2, 1 lesz, a többi pedig 0 (hasonló a c ++ 0 hamis 1-hez), ez a lépés a zajsűrűség szimulációja, kisebb, mint A 0,2 a pixelek 20% -ának felel meg.
kép
3.b = rand (10,10)<0.2
kép
4. A & b a & ~ b-ben
a & b: Ha az a és a b játékos elemei 1, az eredmény 1, különben is 0. Ez a fehér vagy a fekete pont jelenik meg
a & ~ b: a értéke 1, ha b értéke 0, az eredmény 1, és fekete vagy fehér pontok jelennek meg
Ezek mind az a-n alapulnak, csak az a pont válhat fekete-fehér ponttá, ahol az a értéke 1, a küszöb korlátozásával, amely valójában az zaj az imnoise Density értékében.