一个matlab简单图像处理的程序,共执行了均值,中值滤波,然后计算各个处理后图像的MSE,PSNR等值

%我觉得是你计算 PSNR的方法错了，应该是用最大像素值，

%灰度图像的最大像素值是255, 而不是512。

%另外计算MSE也不用那么麻烦

%下面是计算 MSE和PSNR的程序，我拿一张试了一下，结果肯定是不一样的。

%还有统计像素值出现的次数，用直方图imhist会更简单点，这个程序我没写。

I=imread('boatbmp');

J=imnoise(I,'gaussian',0,001);

Jg=double(J);

%均值滤波

k1=filter2(fspecial('average',3),Jg);

k2=filter2(fspecial('average',5),Jg);

figure,subplot(221),imshow(I);title('原图');

subplot(222),imshow(J);title('加入高斯白噪声以后的图像');

subplot(223),imshow(uint8(k1));title('33模板均值滤波');

subplot(224),imshow(uint8(k2));title('55模板均值滤波');

%中值滤波

k3=medfilt2(Jg,[3 3]);

k4=medfilt2(Jg,[5 5]);

figure,subplot(221),imshow(I);title('原图');

subplot(222),imshow(J);title('加入高斯白噪声以后的图像');

subplot(223),imshow(uint8(k3));title('33模板中值滤波');

subplot(224),imshow(uint8(k4));title('55模板中值滤波');

%计算均值滤波后图像的PMSE与PSNR

diff=(double(I)-k1)^2;

mse=mean(diff(:));

pmse_avg=mse;

max_value=max(k1(:));

psnr=double(10log(max_valuemax_value/mse)/log(10));

%计算中值滤波后的各项指标

diff=(double(I)-k3)^2;

mse=mean(diff(:));

max_value=max(k3(:));

pmse_mid=mse;

psnr_mid=double(10log(max_valuemax_value/mse)/log(10));

I=imread('D:\我的文档\MATLAB\cameramanbmp');

J0=imnoise(I,'gaussian');

J1=imnoise(I,'salt & pepper');

J0J3=imfilter(J0,fspecial('average'));

J0J5=imfilter(J0,fspecial('average',[5 5]));

J0Z3=medfilt2(J0);

J0Z5=medfilt2(J0,[5 5]);

J1J3=imfilter(J1,fspecial('average'));

J1J5=imfilter(J1,fspecial('average',[5 5]));

J1Z3=medfilt2(J1);

J1Z5=medfilt2(J1,[5 5]);

subplot(2,2,1),imshow(I);

title('原始图像');

subplot(2,2,2),imshow(J0);

title('加入零均值高斯噪声');

subplot(2,2,3),imshow(J1);

title('加入椒盐噪声');

figure,

subplot(2,2,1),imshow(J0J3);

title('对高斯噪声，采用3x3均值滤波');

subplot(2,2,2),imshow(J0J5);

title('对高斯噪声，采用5x5均值滤波');

subplot(2,2,3),imshow(J0Z3);

title('对高斯噪声，采用3x3中值滤波');

subplot(2,2,4),imshow(J0Z5);

title('对高斯噪声，采用5x5中值滤波');

figure,

subplot(2,2,1),imshow(J1J3);

title('对椒盐噪声，采用3x3均值滤波');

subplot(2,2,2),imshow(J1J5);

title('对椒盐噪声，采用5x5均值滤波');

subplot(2,2,3),imshow(J1Z3);

title('对椒盐噪声，采用3x3中值滤波');

subplot(2,2,4),imshow(J1Z5);

title('对椒盐噪声，采用5x5中值滤波');

黑白的意思是灰度化吗？用I=imread('1bmp');%读取图像文件'1bmp'，文件应该保存在matlab的\x0d\%工作路径下，否则应该使用绝对路径。\x0d\J=rgb2gray(I);%讲转为灰度图并且保存到J当中。\x0d\figure%打开新的作图窗口。\x0d\imshow(I)%;显示转换前的彩色图。\x0d\figure;%打开新的作图窗口。\x0d\imshow(J);%显示转换后的灰度图J。

下边的程序是我自己编的希望能给你参考。其中的imhist是显示直方图的，如果你不用可以直接删去。我已经将程序里的地址写成了d:\bloodjpg你将存在d盘,标明名字blood，注意类型为jpg即可。

11

显示更加清楚可以用直方图均衡化。

程序1：

%直方图均衡化,令对比度自适应直方图均衡化

I=imread('你的（注意要用英文的。比如'd:\bloodjpg'）');

I=rgb2gray(I);

J=adapthisteq(I);

subplot(221),imshow(I)

title('原图');

subplot(222),imshow(J)

title('直方图均衡化后的结果')

subplot(223),imhist(I,64)

title('原图的直方图');

subplot(224),imhist(J,64)

title('直方图均衡化后的结果的直方图');

12 让看清楚还可以让变亮一些（因为你这图看起来很暗）。

程序2：

I=imread('d:\bloodjpg');

J=imadjust(I,[],[05 1]);

%通过修改highout值使变亮

K=imadjust(I,[],[],03);

%通过修改r（描述I，J关系曲线形状）

subplot(231),imshow(I);

title('原图');

subplot(232),imshow(J);

title('修改highout');

subplot(233),imshow(K);

title('修改r值')

subplot(234),imhist(I,64);

title('原图的直方图');

subplot(235),imhist(J,64);

title('修改highout直方图');

subplot(236),imhist(K,64);

title('修改r值直方图');

21 边缘检测的有很多算子，你自己试试看哪个算子比较好。

程序3：

I=imread('d:\bloodjpg');

figure,imshow(I);%显示原图

f= rgb2gray(I);%转化为灰度图

BW1=edge(f,'Roberts');%使用roberts算子进行边缘提取

figure;imshow(BW1); %显示边缘提取结果

BW2=edge(f,'sobel');%使用sobel算子进行边缘提取

figure;imshow(BW2);%显示边缘提取结果

BW3=edge(f,'prewitt');%使用prewitt算子进行边缘提取

figure;imshow(BW3);%显示边缘提取结果

BW4=edge(f,'log');%使用log算子进行边缘提取

figure;imshow(BW4);%显示边缘提取结果

BW5=edge(f,'canny');%使用canny算子进行边缘提取

figure;imshow(BW4);%显示边缘提取结果

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