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  • matlab 5*5十字型窗口中值滤波源代码
  • 函数集合了时域,频域图、频谱图、以及中值滤波,均值滤波等,只需要我们给这个函数传递一个WAV信号,就能自动帮助我们画出上面的所有图,并保存为bmp格式的图片。 matlab代码如下: function Handle( signal)...
    此函数集合了时域,频域图、频谱图、以及中值滤波,均值滤波等,只需要我们给这个函数传递一个WAV信号,就能自动帮助我们画出上面的所有图,并保存为bmp格式的图片。
    matlab代码如下:
    function Handle( signal)
    %HANDLE Summary of this function goes here
    %   Detailed explanation goes here

    data=wavread(signal);

    plot(data);
    saveas(gcf,'Time_domain','bmp');
    figure;

    spectrogram(data,8192,7168,8192,44100,'yaxis');
    saveas(gcf,'spectro_domain','bmp');
    figure;

    [S,F,T,P] = spectrogram(data,8192,7168,8192,44100,'yaxis');
    PP=10*log10(abs(P)+eps);
    surf(T,F,PP,'EdgeColor','none');
    saveas(gcf,'raw_after_db','bmp');
    figure;

    filtpp = medfilt2(PP,[3,3],'symmetric');
    surf(T,F,filtpp,'EdgeColor','none');
    view(0,90);
    axis tight
    set(gcf,'color','white');
    saveas(gcf,'after_medfilt2','bmp');
    figure;

    threshold = -120;
    filtpp(filtpp<threshold) =-200;
    surf(T,F,filtpp,'EdgeColor','none');
    view(0,90);
    saveas(gcf,'after_medfilt2_threshold','bmp');
    figure;

    avdata=avg_filter(filtpp,9);
    surf(T,F,avdata,'EdgeColor','none');
    view(0,90);
    saveas(gcf,'after_avgfilter_threshold','bmp');
    figure;
    end
    =====================================================================
    function d=averfilter(x,n)     
    a(1:n,1:n)=1;   %a即n×n模板,元素全是1  
    [height, width]=size(x);   %输入图像是hightxwidth的,且hight>n,width>n  
    x1=double(x);  
    x2=x1;  
    for i=1:height-n+1  
        for j=1:width-n+1  
            c=x1(i:i+(n-1),j:j+(n-1)).*a; %取出x1中从(i,j)开始的n行n列元素与模板相乘  
            s=sum(sum(c));                 %求c矩阵中各元素之和  
            x2(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2)=s/(n*n); %将与模板运算后的各元素的均值赋给模板中心位置的元素  
        end  
    end  
    %未被赋值的元素取原值  
    d=x2;  

    均值滤波如图所示:



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    MATLAB常用的滤波函数比较:均值滤波和中值滤波

    均值滤波

    均值滤波也称为线性滤波,其采用的主要方法为邻域平均法。是典型的线性滤波算法,它是指在图像上对目标像素给一个模板,该模板包括了其周围的临近像素(以目标像素为中心的周围8个像素,构成一个滤波模板,即去掉目标像素本身),再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。

    中值滤波

    中值滤波法是一种非线性平滑技术,它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值. 中值滤波对脉冲噪声有良好的滤除作用,特别是在滤除噪声的同时,能够保护信号的边缘,使之不被模糊。这些优良特性是线性滤波方法所不具有的。此外,中值滤波的算法比较简单,也易于用硬件实现。

    运行结果

    Alt

    程序代码

    I = imread('G:\matlabEXCISIZE\execise\img\lena.png');
    J1=imnoise(I,'salt & pepper',0.02); %加均值为0,方差为0.02的椒盐噪声
    J2=imnoise(I,'gaussian',0.02); %加均值为0,方差为0.02的高斯噪声。
    g1=rgb2gray(J1);
    g2=rgb2gray(J2);
    figure('units','normalized','position',[0 0 1 1]);
    subplot(2,4,1),imshow(J1),xlabel('椒盐噪声'); %显示有椒盐噪声图像
    subplot(2,4,2),imshow(J2),xlabel('高斯噪声'); %显示有高斯噪声图像
    
    % %  邻域平均法  neighborhood averaging
    
    % imfilter 可进行多维图像(RGB等)进行空间滤波,且可选参数较多
    % filter2 / medfilt2 只能对二维图像(灰度图)进行空间滤波,
    % 两个函数结果类型不一样,只需要在I1=filter2(h,I)后面加上I1=uint8(I1)进行类型转换,结果就是一样的。
    
    K1 = filter2(fspecial('average',3),g1); % 对椒盐噪声进行 3*3 模板平滑滤波
    K2 = filter2(fspecial('average',11),g1);
    k3 = imfilter(I,fspecial('average',3),'replicate');
    K4 = filter2(fspecial('average',3),g2); % 对高斯噪声进行 3*3 模板平滑滤波
    
    subplot(2,4,3),imshow(uint8(K1)),xlabel({'对椒盐噪声进行';'3*3 模板平滑滤波'});
    subplot(2,4,4),imshow(uint8(K1)),xlabel({'对椒盐噪声进行';'11*11 模板平滑滤波'});
    subplot(2,4,5),imshow(k3),xlabel('3*3 imfilter空间滤波');
    subplot(2,4,6),imshow(uint8(K4)),xlabel('对高斯噪声进行 3*3 模板平滑滤波');
    
    % 中值滤波
    I1= medfilt2(g1,[3,3]); % 对有椒盐噪声图像进行5×5方形窗口中值滤波
    I2= medfilt2(g2,[3,3]); % 对有高斯噪声图像进行5×5方形窗口中值滤波
    
    subplot(2,4,7),imshow(I1),xlabel({'椒盐噪声进行';'3*3 中值滤波'}); 
    subplot(2,4,8),imshow(I2),xlabel({'高斯噪声进行';'3*3 中值滤波'}); 
    
    
    
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    原程序地址:https://blog.csdn.net/timidsmile/article/details/6904381

    中值滤波代码如下:

    %自编的中值滤波函数。x是需要滤波的图像,n是模板大小(即n×n)
    function d=mid_filter(x,n)   
    [height, width]=size(x);   %输入图像是p×q的,且p>n,q>n
    x1=double(x);
    x2=x1;
    for i=1:height-n+1
        for j=1:height-n+1
            c=x1(i:i+(n-1),j:j+(n-1)); %取出x1中从(i,j)开始的n行n列元素,即模板(n×n的)
            e=c(1,:);      %是c矩阵的第一行
            for u=2:n
                e=[e,c(u,:)];     %将c矩阵变为一个行矩阵    
            end
            mm=median(e);      %mm是中值
            x2(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2)=mm;   %将模板各元素的中值赋给模板中心位置的元素
        end
    end
    
    %未被赋值的元素取原值
    
    d=uint8(x2);
    
    end



    中值滤波函数中,median(A)是按列返回中值的,也就是说矩阵A有几列,就返回多少个中值,那为什么代码中的e作为一个行矩阵,只返回一个中值呢?因为此处的e应当视作向量,对向量来说,median(A)返回的是向量的中值,具体参考https://cn.mathworks.com/help/matlab/ref/median.html?s_tid=gn_loc_drop

    另一种方法可改写程序为e=c(:),此处e为一个列矩阵,c(:)表示按列排列,即第一列接第二列接第三列...

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  • Matlab中值滤波代码

    千次阅读 2016-10-30 19:38:58
    img=imread('lena.png'); img=rgb2gray(img) img=im2double(img)%输入图像类型为uint8,将其转换为double类型进行运算 gau=imnoise(img,'gaussian');...%imshow()函数在显示图像时会自动将类型转换为uin
    img=imread('lena.png');
    img=rgb2gray(img)
    img=im2double(img)%输入图像类型为uint8,将其转换为double类型进行运算
    gau=imnoise(img,'gaussian');
    subplot(2,2,1);imshow(gau);title('添加高斯噪声的图像');%imshow()函数在显示图像时会自动将类型转换为uint8
    subplot(2,2,2);imshow(median_filter(gau,3));title('滤除高斯噪声后的图像');
    salt=imnoise(img,'salt & pepper');
    subplot(2,2,3);imshow(salt);title('添加椒盐噪声的图像');
    subplot(2,2,4);imshow(median_filter(salt,3));title('滤除椒盐噪声后的图像');


    %中值滤波,接受两个参数,一个参数是原图像x,另一个参数是滤波器大小n
    function d=median_filter(x,n)
    d=x;
    [width,height]=size(x);%得到图像的长和宽
    for ii=1:width-(n-1)
        for jj=1:height-(n-1)%height表示的个数为可完整滤波的格子数
            tmp1=d(ii:ii+(n-1),jj:jj+(n-1));%取出要滤波的n*n的方阵
            tmp2=tmp1(1,:);
            for kk=2:n
                tmp2=[tmp2,tmp1(kk,:)];%把所有的行排成一行方便后面求中值
            end
           y= median(tmp2);
            d(ii+(n-1)/2,jj+(n-1)/2)=y;
        end
    end

    展开全文
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  • 中值滤波

    2018-03-04 19:20:12
    中值滤波1.算法描述中值滤波的算法思想很简单,例如说选定3*3大小的方阵,那么:首先建立和原图像等大的矩阵,将作为中值滤波后的图像。...2.Matlab代码函数MedianFiltering:MedianFiltering.mfunction new_img
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    2010-04-23 15:29:16
    atLab自编的均值滤波、中值滤波、高斯滤波 图像处理函数 有待你小问题 大家改改就好

空空如也

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