使用不同的边缘检测算子(Prewitt、Roberts、Sobel)对经过处理后的图像进行边缘检测,这些算子能够高亮显示图像中的边缘部分,有助于对象检测和图像分割。最终产生三幅不同的边缘强度图像。 上述代码展示了图像处理领域中常见的一些基本操作,包括噪声处理、滤波、频域处理、...
deconvwnr强调图象复原方面,wiener2强调图象空间域锐化的作用,其中J=wiener2(I,[m,n])返回有噪声图像I经过wierner(维纳)滤波后的图像,[m,n]指定滤波器窗口大小为m*n,默认值为3*3,J=wiener2(I,[m,n],noise)指定噪声的功率,[J,noise]=wiener2(I,[m,n])在图像滤波的同时,返回噪声功率的估计值noise。
实验二:二维自适应维纳滤波对高斯噪声的滤除效果 代码 PS:维纳滤波的两个函数wiener2与deconvwnr都能够完成维纳滤波的功能,deconvwnr强调图象复原方面,wiener2强调图象空间域锐化的作用,其中J=wiener2(I,[m,n])返回有噪声图像I经过wierner(维纳)滤波后的图像,[m,n]指定滤波器窗口大小为m*n,默认值为3*3,J=wien...
wiener2强调图象空间域锐化的作用,其中J=wiener2(I,[m,n])返回有噪声图像I经过wierner(维纳)滤波后的图像,[m,n]指定滤波器窗口大小为m*n,默认值为3*3,J=wiener2(I,[m,n],noise)指定噪声的功率,[J,noise]=wiener2(I,[m,n])在图像滤波的同时,返回噪声功率的估计值noise。
完成维纳滤波的功能,deconvwnr强调图象复原方面,wiener2强调图象空间域锐化的作用,其中J=wiener2(I,[m,n])返回有噪声图像I经过wierner(维纳)滤波后的图像,[m,n]指定滤波器窗口大小为m*n,默认值为3*3,J=wiener2(I,[m,n],noise)指定噪声的功率,[J,noise]=wiener2(I,[m,n])在图像滤波的同时,返回噪声...
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