Utilice MATLAB para proporcionar el código para el algoritmo de eliminación de ruido de sal y pimienta mediante descomposición de histograma.

Agregue y elimine el ruido de sal y pimienta y el ruido gaussiano, y compare:

I=imread('eight.tif'); leer la imagen

>subplot( 2, 3, 1), imshow(I); Mostrar la imagen original

title('original'); Establecer el título de la imagen

J=imnoise(I, 'salt amp; pepper ', 0.2); agrega ruido de sal y pimienta con una densidad de ruido D de 0.2

subplot(2, 3, 2), imshow(J);

title( 'imagen de ruido'); Establecer título de imagen

text(-20, 320, 'Filtro de ruido de sal y pimienta'); Matriz de plantilla

h=h/8; Generar plantilla de normalización de filtro

K=conv2(J, h); Usar plantilla media para filtrar la imagen

subtrama; (2, 3, 3), imshow(K, []); Mostrar la imagen procesada

title('filter image'); Establecer el título de la imagen

I2=imread( 'ocho .tif'); Leer en la imagen

subplot(2, 3, 4), imshow(I2) Mostrar la imagen original

title('original'); Establecer el título de la imagen

J2=imnoise(I2,'gaussian',0.2 Agregar ruido gaussiano con media 0 y varianza 0.2

subplot(2,3,5),imshow); (J2) ; Mostrar la imagen procesada

title('imagen de ruido'); Establecer el título de la imagen

text(-20, 320, 'filtro de ruido gaussiano'); text

p>

h=; Matriz de plantilla

h=h/8; Generar plantilla normalizada filtrada

K2=conv2(J2, h) ; Utilice una plantilla media para filtrar imágenes

subplot(2, 3, 6), imshow(K2, []); Mostrar la imagen procesada

title('filtrar imagen'); Establecer la imagen

Como título

Ecualización de histograma

I = imread('tire.tif'); Leer en imagen

J = histeq(I); p>

imshow(I) muestra la imagen original

figura, imshow(J) muestra la imagen procesada

figura imhist(I, 64) histograma de imagen original

figura; imhist(J, 64) histograma de imagen procesada