基于偏微分方程的图像处理
偏微分方程在图像处理中的应用
偏微分方程在图像处理中的应用近年来，随着计算机技术的飞速发展，图像处理技术在各个领域得到了广泛应用。
而偏微分方程作为数学分析中的重要工具，也在图像处理中发挥着重要的作用。
本文将探讨偏微分方程在图像处理中的应用。
一、图像去噪图像去噪是图像处理中的一个重要问题，而偏微分方程可以通过模型来实现图像的去噪。
常见的偏微分方程去噪模型有总变分模型和非局部模型。
总变分模型是一种基于全变分的去噪方法，它通过最小化图像的总变分来实现去噪。
总变分是图像灰度在空间上的变化程度的度量，通过控制总变分的大小，可以实现去除图像中的噪声。
非局部模型则是通过对图像进行非局部相似性的测量，将图像的每个像素点与其周围像素点进行比较，从而实现去噪的效果。
二、图像增强图像增强是指通过一系列的处理方法，改善图像的质量和视觉效果。
偏微分方程可以通过图像的梯度信息来实现图像的增强。
梯度是指图像中像素灰度变化的速率，是图像中最重要的特征之一。
通过计算图像的梯度，可以得到图像中每个像素点的亮度变化情况，从而实现图像的增强。
常见的偏微分方程增强模型有梯度扩散模型和非线性扩散模型。
梯度扩散模型通过对图像的梯度进行扩散，使得图像中的细节信息得到增强。
非线性扩散模型则是通过对图像的梯度进行非线性的处理，进一步增强图像的细节信息。
三、图像分割图像分割是将图像分成若干个具有独立特征的区域的过程。
偏微分方程可以通过对图像的边缘进行检测，实现图像的分割。
边缘是图像中灰度变化突然的地方，是图像分割中最重要的特征之一。
通过对图像的边缘进行检测，可以将图像中的不同区域分割开来。
常见的偏微分方程分割模型有基于水平集的模型和基于变分的模型。
基于水平集的模型通过对图像中的边缘进行演化，实现图像的分割。
基于变分的模型则是通过最小化图像的能量函数，将图像分割成不同的区域。
四、图像恢复图像恢复是指通过一系列的处理方法，从损坏或噪声严重的图像中恢复出原始图像。
偏微分方程可以通过最小化图像的能量函数，实现图像的恢复。
偏微分方程在医学影像处理中的应用研究
偏微分方程在医学影像处理中的应用研究
偏微分方程是数学中的一种重要分支，广泛用于物理学、工程学、生物学等各个领域。
在医学影像处理中，偏微分方程得到了广泛的应用。
本文将从三个方面探讨偏微分方程在医学影像处理中的应用研究。
一、图像分割
医学影像处理中最基本的问题之一是图像分割，即将影像中不同的组织和器官分割开来。
这种分割是医生进行病变检测和诊断的基础。
偏微分方程方法是图像分割中常用的方法之一，比如曲率流方程和Allen-Cahn方程等。
这些方法可以大大减少计算量和数据噪声的影响，提高图像分割的准确度。
二、三维造影
三维造影是现代医学影像学的重要方法。
偏微分方程方法可以用于三维深度重建，如数字几何处理、曲面参数化、矩形化和网格生成等。
这种方法可以通过三维造影重建获取更真实的图像信息，进一步提高医生的诊断和治疗能力。
三、数字模拟
数字模拟是指将实际的物理过程进行数值计算，得到模拟结果。
在医学影像处理中，数字模拟可以用于评估不同治疗方法和手术的效果。
偏微分方程可以用于模拟许多医学问题，如血液流量计算、血流压力分析、肺泡气体交换模拟和心脏流量计算等。
这些模拟结果可以为医生提供更全面的治疗建议和手术方案。
综上所述，偏微分方程在医学影像处理中的应用研究具有重要的意义。
未来，偏微分方程在医学影像处理领域的应用将会越来越广泛，为医学科技进步和人类健康事业的发展做出更大的贡献。
基于偏微分方程(PDE)的图像增强方法及程序附录
林石算子改善了Catte模型中尖峰被削平的情况，同时还保留了P_M模型以及Catte模型的优点。比较改进的林石算子和Catte模型对图像的处理效果，如图（1）所示从帽沿、头发等细节信息可发现，林石算子对于保持边缘和细节等高频量有明显的改善。
(a)噪声图像(b) Catte模型(c)林石算子
图（1）Catte模型和林石算子的图像处理效果
3.3林石算子
P_M模型以及Catte模型都能够在去噪的同时，较好地保持边缘，但是仍然不能保留边缘的细节信息，尤其是不能保持尖峰状边缘和窄边缘[13]的信息。这两个模型对图像来说是基于大尺度范围的处理，对小目标的处理效果欠佳，处理后的图像真实感很差。所以1999年，林宙辰，石青提出了对Catte[2]模型的改进形式，改进的模型如下：
基于偏微分方程(PDE)的图像增强方法及程序附录
一.引言
医学图像增强技术是临床上应用最多的医学图像处理技术之一。通常情况下，临床医生需要对比度好的图像，以便于医生对图像的判读。在这种情况下，一般是利用图像增强（mage Enhancement）技术改善图像的视觉效果，使医学图像能显示出更多的细节信息。另外，医学图像增强技术也是对医学图像进行进一步分析和处理的先行步骤。许多文献中采用的所谓图像预处理技术指的就是图像增强技术，其目的是为了提高图像的信噪比，突出图像的某些特征，为后续对图像的进一步分析和识别奠定基础。为了改善视觉效果或便于人或机器对图像的分析理解，根据图像的特点、存在的问题或应用目的等，所采取的改善图像质量的方法，或加强图像某些特征的措施称为图像增强。
3.4 J.Weickert模型
针对线形纹理信息较多并且该信息对于图像分析很重要的图像，J.Weickert等人提出了一致性增强扩散，引入了结构张量来分析图像结构；该方法在指纹、纤维编织物图像的去噪方面，已经取得了很好的效果[14]。J.Weickert模型较P-M模型增加了扩散滤波的方向可控性，在梯度方向上进行较弱的平滑滤波，在与梯度垂直方向上进行较大的平滑滤波，但它自身也有缺点，该模型在求解时对方程的离散格式有很高的要求，再迭代收敛时容易产生问题[15]。
inpaint_telea算法原理
inpaint_telea算法原理Inpainting是一种图像修复技术，它可以从图像中移除不想要的内容，并用合适的图像信息填补这些区域。
其中，inpaint_telea算法是一种经典的基于偏微分方程的inpainting算法。
本文将详细介绍inpaint_telea算法的原理。
inpaint_telea算法是由Alexandre Telea在2004年提出的。
这个算法的核心思想是利用图像区域中的局部信息来重建缺失区域的像素值。
具体来说，它假设缺失区域的像素值可以由其周围已知像素值通过其中一种方式计算得到。
1.初始化：将输入图像拷贝到输出图像中，同时创建一个标记图像，用于标记待修复的像素区域。
2.检测缺失像素：遍历输入图像，将缺失像素的位置标记在标记图像中。
对于RGB图像，可以通过检测像素值是否为0来判断是否缺失。
3.寻找边界像素：在标记图像上进行遍历，找到位于缺失区域与非缺失区域之间的边界像素。
4. 修复像素：对于每个边界像素，计算它的修复值。
inpaint_telea 算法采用了基于偏微分方程的方法来计算修复值。
具体来说，它使用了Poisson方程，该方程可以在已知边界值的情况下，通过最小化梯度的平方和来计算未知像素值。
修复值的计算涉及到求解一个线性方程组，可以通过迭代的方法进行求解。
5.更新标记图像：将修复像素对应的标记图像中的像素值更新为1，表示这些像素已经修复。
6.迭代修复过程：重复进行步骤4和步骤5，直到所有的边界像素都被修复或达到设定的迭代次数。
每次迭代都会增加像素的修复范围，使算法能够利用新修复的像素来计算更多像素的修复值。
7.输出结果：将修复结果输出为最终图像。
inpaint_telea算法的优点是能够产生具有平滑边界的修复结果，并且在边界区域上具有较好的局部一致性。
它在处理小面积缺失以及文本、纹理等复杂结构时表现良好。
然而，该算法在处理大面积缺失以及存在大量细节的图像时，可能会出现一些模糊或失真的问题。
偏微分方程及其在图像处理中的应用模型讨论
偏微分方程及其在图像处理中的应用模型讨论摘要：偏微分方程是一种重要的数学工具，它在许多领域中的应用广泛。
本文将重点讨论偏微分方程在图像处理中的应用模型，包括图像去噪、图像增强和图像分割等方面的应用。
通过对具体模型的描述和讨论，可以更好地理解偏微分方程在图像处理中的作用，为相关领域的研究和应用提供参考。
引言：图像处理是一门研究如何对图像进行识别、分析和改变的学科。
随着数学和计算机科学的发展，偏微分方程在图像处理中的应用得到了广泛关注。
偏微分方程通过数学模型，可以有效地对图像进行去噪、增强和分割等处理，不仅提高了图像质量，还扩展了图像处理的应用领域。
一、图像去噪图像噪声是指图像中由于各种因素导致的不希望的噪声现象。
为了得到清晰的图像，需要对图像进行去噪。
偏微分方程在图像去噪中有广泛的应用。
例如，经典的热方程可以用来模拟图像中的噪声传播过程。
通过求解热方程，可以将图像噪声在空间上进行平滑，从而得到去噪后的图像。
此外，还可以利用偏微分方程和变分方法来设计去噪模型，如全变分去噪模型和非局部均值去噪模型等。
二、图像增强图像增强是指通过一系列算法和方法，使得图像在视觉上更加清晰、鲜明和具有良好的对比度。
偏微分方程方法在图像增强中也得到了广泛的应用。
例如，非线性扩散方程是一种常用的偏微分方程方法，通过在图像中引入扩散项，可以有效地增强图像的细节和边缘。
此外，还可以利用偏微分方程和变分方法来设计增强模型，如总变分图像增强模型和增强双曲正切模型等。
三、图像分割图像分割是指将图像划分成若干个具有独立意义的区域的过程。
偏微分方程在图像分割中也有重要的应用。
例如，平均演化方程是一种常用的偏微分方程方法，通过在图像中引入演化项，可以实现图像的分割。
此外，还可以利用偏微分方程和变分方法来设计分割模型，如最小变分分割模型和水平集分割模型等。
四、应用实例偏微分方程在图像处理中有许多实际应用。
例如，在医学图像处理中，偏微分方程可以用来对X光、CT和MRI等图像进行去噪和增强，从而提高诊断准确性。
基于Sobel算子的图像锐化偏微分方程图像处理
基于偏微分方程的图象处理课程设计(2014年秋季学期)学院专业信息与计算科学班级信计12-1班名称基于Sobel算子的图像锐化组员指导教师2014 年月日一、目的与要求《图像处理》就是信息与计算科学专业一门重要的基础课程之一,它主要应用在医疗、生物等学科的图象处理方面,就是当今社会发展较为迅速的一门技术。
课程设计的一个重要的环节就是实践环节,主要锻炼学生的动手能力,以及团队能力,独立思考能力等。
二、设计的方案2、1模型的建立Sobel算子 (加权平均差分法)Sobel算子就是典型的基于一阶导数的边缘检测算子,由于该算子中引入了类似局部平均的运算,因此对噪声具有平滑作用,能很好的消除噪声的影响。
Sobel算子包含两组3x3的矩阵,分别为横向及纵向模板,将之与图像作平面卷积,即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。
实际使用中,常用如下两个模板来检测图像边缘。
-1 0 1与一些传统的图像锐化方法相比,基于sobel 算子的锐化在诸多方面都得到了改进,这些也成了sobel 算子发展的有力保证,sobel 算子的具体定义如下:Dx=[f(x+1,y-1)-f(x-1,y-1)]+2[f(x+1,y)-f(x-1,y)]+[f(x+1,y+1)-f(x-1,y+1)], Dy=[f(x-1,y+1)-f(x-1,y-1)]+2[f(x,y+1)-f(x,y-1)]+[f(x+1,y+1)-f(x+1,y-1)]、 Sobel 算子也可用模版表示,如图2所示,模版中的元素表示算式中相应像素的加权因子。
101202102-⎡⎤⎢⎥-⎢⎥⎢⎥-⎣⎦ 121000121---⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦图22、2模型的实现由于sobel 算子就是相隔两行或两列之差分,故边缘两侧元素得到增强,同时由于sobel 算子引入了平均元素,对图像中的随机噪声有一定的平滑作用,所以离散化采用sobel 算子,同时以sobel 算子较强的锐化作用达到锐化目的三、主要实现程序 ( MATLAB )命令:>> W_H1=[-1,0,1;-2,0,2;-1,0,1];>> W_H2=[-1,-2,-1;0,0,0;1,2,1];>> T=0、165;>> L=imread('1、bmp','bmp');>> %L=imread('1、tif','tif');>> [height,width]=size(L);>> L1=double(L);>> L2=zeros(height+2,width+2);>> L2(2:height+1,2:width+1)=L1;>> for i=2:height+1for j=2:width+1sum1=0;sum2=0;for m=-1:1for n=-1:1sum1=sum1+W_H1(m+2,n+2)*L2(i+m,j+n); endendfor m=-1:1for n=-1:1sum2=sum2+W_H2(m+2,n+2)*L2(i+m,j+n); endendgrey=abs(sum1)+abs(sum2);L1(i-1,j-1)=grey;endend>> big=max(max(L1));>> small=min(min(L1));>> for i=1:heightfor j=1:widthL1(i,j)=(L1(i,j)-small)/(big-small);if(L1(i,j)>T)L1(i,j)=1;elseL1(i,j)=0;endendend>> imshow(L1)四、测试与调试实验结果:1.原图像:2.Sobel算子锐化图像:4、1图像锐化的概念在图像增强过程中,通常利用各类图像平滑算法消除噪声,图像的常见噪声主要有加性噪声、乘性噪声与量化噪声等。
基于偏微分方程的图像修复研究的开题报告
基于偏微分方程的图像修复研究的开题报告
一、开题背景
随着数字图片的广泛应用，图像修复成为了一个重要的研究方向。
在数字图片处理中，很多时候由于图像受损或者存在噪声等问题，需要
使用专门的算法进行修复和重建。
而基于偏微分方程的图像修复算法，
相比于传统的方法，具有更高的准确度和可靠性。
二、研究目的
本文旨在探讨基于偏微分方程的图像修复方法，并通过实验验证其
效果和可行性。
具体研究内容如下：
1. 研究图像修复的基本原理和方法；
2. 研究偏微分方程的基本概念和理论知识；
3. 探索基于偏微分方程的图像修复算法，并进行算法分析和实验验证；
4. 对比基于偏微分方程的图像修复算法与传统修复方法的效果差异；
5. 对实验结果进行分析总结，提出展望和未来研究方向。
三、研究方法
本文的研究方法主要为实验和分析，具体步骤如下：
1. 收集和整理相关文献资料，确定研究方向和方法；
2. 编写基于偏微分方程的图像修复算法，并进行测试和验证；
3. 对比实验结果，分析算法效果和性能等方面的差异；
4. 总结和分析实验结果，提出未来研究的展望和方向。
四、论文结构
本文主要分为五个部分：
第一部分为绪论，介绍图像修复的研究背景、意义和现状；
第二部分为基础理论，介绍偏微分方程的基本概念、理论和应用，并阐述基于偏微分方程的图像修复算法的理论基础；
第三部分为实验设计，包括算法设计和实验环境的具体描述；
第四部分为实验结果和分析，对比和分析基于偏微分方程的图像修复算法和传统算法的效果和性能差异；
第五部分为总结和展望，对本文的研究成果进行总结和分析，并提出未来研究的方向和建议。
浅谈数字图像处理中偏微分方程的应用
浅谈数字图像处理中偏微分方程的应用对图像进行一系列的操作以达到预期目的的技术称作图像处理。
自20世纪70年代以来，由于数字技术和微电子技术的迅猛发展给数字图像处理提供了先进的技术手段，基于计算机的图像处理学也就从信息处理、自动控制系统论、计算机科学、数据通信、电视技术等学科中脱颖而出，成为研究“图像信息的获取、传输、存储、变换、显示、理解与综合利用”的一门崭新学科。
数字图像处理常用的方法有：图像变换、图像编码压缩、图像增强和复原、图像分割、图像描述等，其中偏微分方程相关理论在图像变换中的应用最为广泛。
由于图像的阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大；因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅里叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅里叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。
目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理候中也有着广泛而有效的应用。
1.1 图像的几何变换图像的几何变换包括图像的平移变换、比例变换、错切变换、旋转变换、镜像变换、镜像变换等。
如果对矩阵非常熟悉，将会发现实现这些变换是非常容易的。
1.2 傅里叶变换1.2.1 连续傅里叶变换设为连续实函数，则它的傅里叶变换可定义为：一般情况下，是一个复数。
如果已知，则其逆变换可由下式给出：，称为的逆。
这里两式要求的条件是实函数连续可积，同时也是可积的。
完全类似地可以定义多个自变量函数的傅里叶变换：1.2.2 二维离散傅里叶变换对于一个具有个样本值的二维离散函数其中，其离散傅里叶变换为：2 偏微分方程在图像处理中的意义以及前景近几十年，数字图像处理技术在计算机技术发展的推动下得到了飞速的发展，从军事到工农业生产，从航天航海到娱乐技术，越来越多的领域用到了数字图像处理技术，自然也就吸引了计算机学家以及电子工程师的关注，但一直未能引起数学家的普遍关注，这种局面导致图像处理方法所涉及的数学理论相对比较少。
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《基于偏微分方程的图像处理》1．图像的基本操作(1)把一幅彩色图像分解为R、G、B三副单色图像；clear;image_I=imread('rgbtest2.bmp');subplot(2,2,1);imshow(image_I);matrix_R(:,:,1)=image_I(:,:,1);matrix_R(:,:,2)=0;matrix_R(:,:,3)=0;subplot(2,2,2);imshow(matrix_R);title('R分量');matrix_G(:,:,2)=image_I(:,:,2);matrix_G(:,:,1)=0;matrix_G(:,:,3)=0;subplot(2,2,3);imshow(matrix_G);title('G分量');matrix_B(:,:,3)=image_I(:,:,3);matrix_B(:,:,1)=0;matrix_B(:,:,2)=0;subplot(2,2,4);imshow(matrix_B);title('B分量');R分量G分量B分量(2)把一幅灰度图像分别沿x轴和y轴做反射，扩展为四倍大小；clear;Image=imread('graytest2.bmp');imshow(Image);[m,n]=size(Image);image11=Image;for i=1:mfor j=1:nimage12(i,j)=image11(i,n-j+1);endendfor j=1:nfor i=1:mimage21(i,j)=image11(m-i+1,j);image22(i,j)=image12(m-i+1,j);endendimage1=[image11,image12];image2=[image21,image22];image=[image1;image2];figureimshow(image)原图像：扩展图像：2．把一幅灰度图像的像素值都变换为原来的1/2使图像质量变差，然后利用Matlab图像处理工具箱中的直方图均衡化函数histeq 对图像进行增强，输出原图像、质量变差图像和增强后的图像以及它们的直方图。
clear;Image=imread('graytest2.bmp');Image1=0.5*double(Image);subplot(3,2,1);imshow(Image);subplot(3,2,2);imhist(Image);subplot(3,2,3);imshow(uint8(Image1));image1=uint8(Image1);imwrite(image1,'graytest2_1.bmp')subplot(3,2,4);imhist(image1);Image_hist=histeq(image1);subplot(3,2,5);imshow(Image_hist);imwrite(Image_hist,'graytest2_2.bmp')subplot(3,2,6);imhist(Image_hist);0100200500010020005001000010020010003． 图像的水平集、水平线和等高线的显示和处理(1) 显示一幅灰度图像在某一水平的水平集、水平线和等高线；function level(image_name,N) %求一图像的水平集、线%输入参数：image_name －－－图像文件名% ：N －－－－－－－－阀值（0～255） if nargin<1disp('请输入文件名!!!'); return; elseif nargin<2 N=128; endimage_input=imread(image_name); subplot(2,2,1);imshow(image_input); title('原图像');[size_m,size_n]=size(image_input); matrix_temp=zeros(size_m,size_n); % 求水平集 for row=1:size_m for col=1:size_nif image_input(row,col) > Nmatrix_temp(row,col)=1;endendendsubplot(2,2,2);imshow(matrix_temp,[]);title('图像的水平集');imwrite(matrix_temp,'level_setzhan.bmp');% 图像矩阵扩展赋值便于处理边界matrix_ex=zeros(size_m+2,size_n+2);for row=1:size_mfor col=1:size_nmatrix_ex(row+1,col+1)=matrix_temp(row,col);endend% 四邻域反填充得水平线matrix_new=matrix_temp;for row=2:size_m+1for col=2:size_n+1if matrix_ex(row+1,col)==0 & matrix_ex(row-1,col)==0 & matrix_ex(row,col+1)==0 & matrix_ex(row,col-1)==0matrix_new(row-1,col-1)=1;endendendsubplot(2,2,3);imshow(matrix_new,[]);title('图像的水平线');%imwrite(matrix_new,'level_line.bmp');% 求图像的等高线contour=zeros(size_m,size_n);for row=1:size_mfor col=1:size_nif image_input(row,col)==Ncontour(row,col)=1;endcontour(row,col)=1-contour(row,col);endendsubplot(2,2,4);imshow(contour,[]);title('图像的等高线');%imwrite(contour,'contour.bmp');function level_line_set(image_name)% 求一图像的阀值N取各值所对应的水平线的叠加% 输入参数：image_name－－－图像文件名image_input=imread(image_name); %不变量[size_m,size_n]=size(image_input); %不变量matrix_out=zeros(size_m,size_n); %循环中不需重新初始化的变量% 输出矩阵初始化（白）for row=1:size_mfor col=1:size_nmatrix_out(row,col)=1;endendmatrix_ex=zeros(size_m+2,size_n+2); % 扩展矩阵subplot(1,2,1);imshow(image_input);title('原图像');for N=1:32:255 % N为相应阀值matrix_temp=zeros(size_m,size_n); % 重新初始化（黑）for row=1:size_mfor col=1:size_nif image_input(row,col) >=Nmatrix_temp(row,col)=1; % 求水平集－－－－－endendend% 图像矩阵扩展赋值便于处理边界for row=1:size_mfor col=1:size_nmatrix_ex(row+1,col+1)=matrix_temp(row,col);endend% 四邻域（黑区域填白）反填充得水平线matrix_new=matrix_temp;for row=2:size_m+1for col=2:size_n+1if matrix_ex(row+1,col)==0 & matrix_ex(row-1,col)==0 & matrix_ex(row,col+1)==0 & matrix_ex(row,col-1)==0matrix_new(row-1,col-1)=1; % 填白endendendmatrix_out=min(matrix_out,matrix_new); %各级水平线叠加endmatrix_out(1,1)=0;matrix_out(2,1)=1;subplot(1,2,2);imshow(matrix_out,[]);title('图像部分水平集的叠加');level('graytest2.bmp',100);原图像图像的水平集图像的水平线图像的等高线(2)显示图像并显示它的一族水平线（要求阀值 为32, 64, 96, 128, 160, 192, 224）。
function level_line_set(image_name)% 求一图像的阀值N取各值所对应的水平线的叠加% 输入参数：image_name－－－图像文件名image_input=imread(image_name); %不变量[size_m,size_n]=size(image_input); %不变量matrix_out=zeros(size_m,size_n); %循环中不需重新初始化的变量% 输出矩阵初始化（白）for row=1:size_mfor col=1:size_nmatrix_out(row,col)=1;endendmatrix_ex=zeros(size_m+2,size_n+2); % 扩展矩阵subplot(1,2,1);imshow(image_input);title('原图像');for N=1:32:255 % N为相应阀值（要求阀值 为32, 64, 96, 128, 160, 192, 224）。
matrix_temp=zeros(size_m,size_n); % 重新初始化（黑）for row=1:size_mfor col=1:size_nif image_input(row,col) >=Nmatrix_temp(row,col)=1; % 求水平集－－－－－endendend% 图像矩阵扩展赋值便于处理边界for row=1:size_mfor col=1:size_nmatrix_ex(row+1,col+1)=matrix_temp(row,col);endend% 四邻域（黑区域填白）反填充得水平线matrix_new=matrix_temp;for row=2:size_m+1for col=2:size_n+1if matrix_ex(row+1,col)==0 & matrix_ex(row-1,col)==0 & matrix_ex(row,col+1)==0 & matrix_ex(row,col-1)==0matrix_new(row-1,col-1)=1; % 填白endendendmatrix_out=min(matrix_out,matrix_new); %各级水平线叠加endmatrix_out(1,1)=0;matrix_out(2,1)=1;subplot(1,2,2);imshow(matrix_out,[]);title('图像部分水平集的叠加');原图像图像部分水平集的叠加原图像图像部分水平集的叠加原图像图像部分水平集的叠加原图像图像部分水平集的叠加原图像图像部分水平集的叠加原图像图像部分水平集的叠加4．显示一幅灰度图像及其加高斯白噪声（01.0μ）和椒盐=σ,02=噪声（噪声密度02d）后的图像及直方图。