%实现去噪处理的三个小算法，并显示噪声图。

map1=imread('p.jpg');

[row,col,dep]=size(map1);   %行，列，深度值

map=zeros(row,col);

map=uint8(map);

pixsum=row*col;                %像素总数

%灰度化

for i=1:row

    for j=1:col

        map(i,j)=0.11*map1(i,j,1)+0.59*map1(i,j,2)+0.3*map1(i,j,3);

    end

end

%灰度化完成,输出灰度图

figure(1)

imshow(map)

title('原始灰度图像')

%@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@均值滤波，存储在fig1中

fig1=zeros(row,col);

for i=2:row-1

    for j=2:col-1

        fig1(i,j)=1/9*sum(sum(map(i-1:i+1,j-1:j+1)));

       % fig1(i,j)=1/9*(map(i-1,j-1)+map(i-1,j)+map(i-1,j+1)+map(i,j-1)+...

        %    map(i,j)+map(i,j+1)+map(i+1,j-1)+map(i,j+1)+map(i+1,j+1));

    end

end

%滤波完成，边缘处理，直接将原图边缘加入

fig1(1,:)=map(1,:);

fig1(row,:)=map(row,:);

fig1(:,1)=map(:,1);

fig1(:,col)=map(:,col);

fig1=uint8(fig1);

%边缘处理完成

figure(2)

subplot(2,1,1)

imshow(fig1)

title('均值去噪')

fig11=map-fig1;

subplot(2,1,2)

imshow(fig11)

title('噪声图像')

%@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@加权滤波，存储在fig2中

fig2=uint8(zeros(row,col));

model=uint8([1 2 1;2 4 2;1 2 1]);

for i=2:row-1

    for j=2:col-1

        fig2(i,j)=sum(sum(map(i-1:i+1,j-1:j+1).*model))/16;

        %fig2(i,j)=1/16*(map(i-1,j-1)+2*map(i-1,j)+map(i-1,j+1)+2*map(i,j-1)+...

        %4*map(i,j)+2*map(i,j+1)+map(i+1,j-1)+2*map(i,j+1)+map(i+1,j+1));

    end

end

%滤波完成，边缘处理，直接将原图边缘加入

fig2(1,:)=map(1,:);

fig2(row,:)=map(row,:);

fig2(:,1)=map(:,1);

fig2(:,col)=map(:,col);

figure(3)

subplot(2,1,1)

imshow(fig2)

title('加权去噪')

fig21=map-fig2;

subplot(2,1,2)

imshow(fig21)

title('噪声图像')

%@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@中值滤波，存储在fig3中

fig3=uint8(zeros(row,col));

sortmap=uint8(zeros(1,9));

for i=2:row-1

    for j=2:col-1

        sortmap=sort([map(i-1,j-1:j+1),map(i,j-1:j+1),map(i+1,j-1:j+1)]);

        fig3(i,j)=sortmap(5);

    end

end

%滤波完成，边缘处理，直接将原图边缘加入

fig3(1,:)=map(1,:);

fig3(row,:)=map(row,:);

fig3(:,1)=map(:,1);

fig3(:,col)=map(:,col);

figure(4)

subplot(2,1,1)

imshow(fig3)

title('中值去噪')

fig31=map-fig3;

subplot(2,1,2)

imshow(fig31)

title('噪声图像')