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实用标准文案 第 三 章 基 于 MATLABD 的 模 拟 噪 声 生 成 MATLAB 图像处理工具箱提供的噪声添加函数 imnoise, 它可以对图 添加一些典型的噪声。其语法是： J=imnoise(I,type) J=imnoise(I,type,parameters) 其 功 能 是 ： 返 回 对 原 图 像 I 添 加 典 型 噪 声 的 图 像 J, 参 数 type 和 parameters 用于确定噪声的类型和相应的参数。 三种典型的噪声： type= ’ gaussian ’时 ,为 高 斯 噪 声； type= ’ saltpepper ’时，为椒盐噪声； type= ’ speckle ’时，为乘法噪声； 如下程序就实现了对名为‘ king ’图像的 3 种噪声污染了的图像： i=imread(king.jpg); % 读取图像 I=rgb2gray(i); I1=imnoise(I,gaussian); % 加高斯噪声 I2=imnoise(I,salt pepper,0.02); % 加椒盐噪声 I3=imnoise(I,speckle); % 加乘性噪声 subplot(221),imshow(I); % 显示图像 I title( 原图像 ); subplot(222),imshow(I1); 精彩文档 实用标准文案 title( 受高斯噪声污染的图像 ); subplot(223),imshow(I2); title( 受椒盐噪声污染的图像 ); subplot(224),imshow(I3); title( 受乘性噪声污染的图像 ); 处 理 结 果 如 图 3.1 所 示 ： 图 3.1 图像添加噪声处理结果 精彩文档 实用标准文案 第 四 章 均 值 滤 波 处 理 方 法 4.2 均值滤波法对图像的处理 在 MATLAB 图像处理工具箱中，提供了 imfilter 函数用于实现均值 滤波， imfilter 的语法格式为： B=imfilter(A,H) 其功能是，用 H 模板对图像 A 进行均值滤波，模板为： 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 H 1 1 1 1 H 2 1 1 1 1 1 9 25 1 1 1