用matlab代码分析不同尺寸的卷积核对图像的影响
2018-03-04 11:17
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结论
为了方便操作,我们直接使用灰度图像,然后在上面添加高斯噪声,使用不同大小的高斯模糊核对噪声图像进行处理,观察处理之后的图像的差别。通过实验结果我们会发现,卷积核越大,图像就会变的越平滑,图像中的噪声显得越不明显。并且卷积核越大,图像的对比度就变得越不明显。从梯度图上观察,原图的梯度线条窄,给人以锐利的感觉。而7×7的梯度图线条宽,给人以模糊的感觉。
matlab代码
close all; clear; clc; I = imread('images/lena.jpg'); I = rgb2gray(I); figure;imshow(I);title('原始图像'); 、 % 添加噪声 I1 = imnoise(I,'gaussian'); figure;imshow(I1);title('高斯白噪'); % 求噪声图像的梯度图 grad = gradimg(I1); imshow(grad,[]);title('噪声梯度图'); %用5*5邻域模板对加噪图像(高斯白噪) H1 = fspecial('gaussian',3,10); J2 = imfilter(I1,H1); figure;imshow(J2);title('3*3模板'); %用3*5中值模板对加噪图像(高斯白噪) H2 = fspecial('gaussian',5,10); J3 = imfilter(I1,H2); figure;imshow(J3);title('5*5模板'); H3 = fspecial('gaussian',7,10); J4 = imfilter(I1,H3); figure;imshow(J4);title('7*7'); % 求梯度图 grad4 = gradimg(J4); figure;imshow(grad4,[]);title('7*7梯度');
生成梯度图代码
function gradmag = gradimg(img) % 转到0-1之间 img = mat2gray(img); % sobel梯度算子,fspecial生成的是垂直梯度算子 hy = fspecial('sobel'); hx = hy'; Iy = imfilter(img, hy, 'replicate'); %垂直梯度 Ix = im a7f7 filter(img, hx, 'replicate'); %水平梯度 % 梯度图 gradmag = sqrt(Ix.^2 + Iy.^2);
运行结果
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