matlab图像模糊的办法有哪些急急急 ~！在线等~！

模糊图像就是给图像加噪声！！！

I=imread('eighttif');

J1=imnoise(I,'gaussian',0,02);

J2=imnoise(I,'salt & pepper',002);

J3=imnoise(I,'speckle',002);

subplot(2,2,1),imshow(I),title('原图像');

subplot(2,2,2),imshow(J1),title('加高斯噪声');

subplot(2,2,3),imshow(J2),title('加椒盐噪声');

subplot(2,2,4),imshow(J3),title('加乘性噪声');

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Matlab模糊控制工具箱为模糊控制器的设计提供了一种非常便捷的途径，通过它我们不需要进行复杂的模糊化、模糊推理及反模糊化运算，只需要设定相应参数，就可以很快得到我们所需要的控制器，而且修改也非常方便。下面将根据模糊控制器设计步骤，一步步利用Matlab工具箱设计模糊控制器。

模糊控制工具箱使用，首先我们在Matlab的命令窗口中输入fuzzy，回车就会出来这样一个窗口。下面我们都是在这样一个窗口中进行模糊控制器的设计。

确定模糊控制器结构：即根据具体的系统确定输入、输出量。这里我们可以选取标准的二维控制结构，即输入为误差e和误差变化ec，输出为控制量u。注意这里的变量还都是精确量。相应的模糊量为E，EC和U，我们可以选择增加输入AddVariable来实现双入单出控制结构。

输入输出变量的模糊化：即把输入输出的精确量转化为对应语言变量的模糊集合。

首先我们要确定描述输入输出变量语言值的模糊子集，如NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB，并设置输入输出变量的论域，例如我们可以设置误差E（此时为模糊量）、误差变化EC、控制量U的论域均为-3，-2，-1，0，1，2，3；然后我们为模糊语言变量选取相应的隶属度函数。

在模糊控制工具箱中，我们在MemberFunctionEdit中即可完成这些步骤。首先我们打开MemberFunctionEdit窗口。

然后分别对输入输出变量定义论域范围，添加隶属函数，以E为例，设置论域范围为，添加隶属函数的个数为7。然后根据设计要求分别对这些隶属函数进行修改，包括对应的语言变量，隶属函数类型。

1、在用这个控制器之前，需要用readfis指令将fuzzy1fis加载到matlab的工作空间，比如用这样的指令：fis1=readfis（‘fis1fis’）；就创建了一个叫myFLC的结构体到工作空间，并在fuzzy logic controller中参数设为：fis1。

我贴部分FCM的Matlab代码：

expo = options(1); % Exponent for U

max_iter = options(2); % Max iteration

min_impro = options(3); % Min improvement

display = options(4); % Display info or not

obj_fcn = zeros(max_iter, 1); % Array for objective function

U = initfcm(cluster_n, data_n); % Initial fuzzy partition

% Main loop

for i = 1:max_iter,

[U, center, obj_fcn(i)] = stepfcm(data, U, cluster_n, expo);

if display,

fprintf('Iteration count = %d, obj fcn = %f\n', i, obj_fcn(i));

end

% check termination condition

if i > 1,

if abs(obj_fcn(i) - obj_fcn(i-1)) < min_impro, break; end,

end

end

其中

U = initfcm(cluster_n, data_n); % Initial fuzzy partition

这个就是初始化划分矩阵，随机产生一个隶属度矩阵，

代码如下：

U = rand(cluster_n, data_n);

col_sum = sum(U);

U = U/col_sum(ones(cluster_n, 1), :);

上面就是它初始化的一个隶属度矩阵，

cluster_n行，data_n列。

即一列中从上到下表示每个样本隶属与每一类的隶属度。

然后在算法中不断迭代，

最后得到的还是如此大的一个矩阵，代表每个样本隶属与每一类的隶属度

然后选择最大的那个就是，它就属于那一类。

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