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  • 中值过滤代码matlab 中值过滤器 用于MATLAB的快速中值滤波器 用于MATLAB中深度帧中值滤波的C ++兼容代码。 RGBD相机会收集一个深度框,该深度框可能包含缺少的像素值。
  • 题目均值滤波和中值滤波 在自己的证件照中... 均值滤波用fspecial函数创建各模板大小的均值滤波器并用imfilter函数进 行 滤波 中值滤波直接用matlab提供的medfilt2中值滤波器进行滤波即可 处理结果 程序清单 1均值滤
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  • matlab 5*5十字型窗口中值滤波源代码
  • 实现了数字图像处理中的中值滤波,包含线、十字、X,方形、棱形、圆形窗口的滤波窗口。全都是自己写的,有注释。适用于交作业和研究学习中值滤波的朋友
  • 自适应中值滤波MATLAB

    2018-09-07 09:42:00
    自适应中值滤波函数
  • 一维二维中值滤波均值滤波matlab编码实现
  • 基于MATLAB图像处理的中值滤波、均值滤波以及高斯滤波的实现与对比: a) 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. b) 均值滤波是典型的线性滤波算法...
  • 这个程序里面是matlab自定义代码实现对图像的均值滤波、中值滤波、边缘提取,DFT,matlab实现,自定义函数实现的
  • matlab代码 中值滤波

    2019-04-16 16:10:48
    matlab代码,中值滤波,比较简单,适合初学者使用,直接运行即可。
  • 图像处理 中值滤波与均值滤波 matlab算法实现
  • 现在我们必须使用均值滤波和中值滤波对噪声图像进行去噪。 我们必须根据噪声类型应用适当的滤波器。 要计算高斯蒙版的权重,请使用 5)还附有用于PSNR的代码-用于计算PSNR值。 6)原始(干净)图像和去噪后的图像...
  • MATLAB 函数在二维中对矩阵 A 执行中值滤波而*忽略* NaN(基于这里的讨论http://www.mathworks.com/matlabcentral/newsreader/view_thread/251787 )
  • 今天小编就为大家分享一篇Python 实现中值滤波、均值滤波的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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  • MATLAB 自适应中值滤波函数adpmedian参考 冈萨雷斯 《数字图像处理》MATLAB版function f = adpmedian(g,Smax)if (Smax<=1)||(Smax/2==round(Smax/2))||(Smax~=round(Smax))error('Smax must be an odd integer &...

    MATLAB  自适应中值滤波函数adpmedian

    参考 冈萨雷斯 《数字图像处理》MATLAB版

    function f = adpmedian(g,Smax)

    if (Smax<=1)||(Smax/2==round(Smax/2))||(Smax~=round(Smax))

    error('Smax must be an odd integer >1.')

    end

    f=g;

    f(:)=0;

    alreadyProcessed=false(size(g));

    for k=3:2:Smax

    zmin=ordfilt2(g,1,ones(k,k),'symmetric');

    zmax=ordfilt2(g,k*k,ones(k,k),'symmetric');

    zmed=medfilt2(g,[k k],'symmetric');

    processUsingLevelB=(zmed>zmin)&(zmax>zmed)&...

    ~alreadyProcessed;

    zB=(g>zmin)&(zmax>g);

    outputZxy=processUsingLevelB & zB;

    outputZmed=processUsingLevelB&~zB;

    f(outputZxy)=g(outputZxy);

    f(outputZmed)=zmed(outputZmed);

    alreadyProcessed=alreadyProcessed | processUsingLevelB;

    if all(alreadyProcessed(:))

    break;

    end

    end

    f(~alreadyProcessed)=zmed(~alreadyProcessed);

    end

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  • MATLAB 自适应中值滤波函数adpmedian

    千次阅读 2019-04-01 17:44:09
    MATLAB 自适应中值滤波函数adpmedian 参考 冈萨雷斯 《数字图像处理》MATLAB版 function f = adpmedian(g,Smax) if (Smax<=1)||(Smax/2==round(Smax/2))||(Smax~=round(Smax)) error('Smax must be an odd...

    MATLAB  自适应中值滤波函数adpmedian

    参考 冈萨雷斯 《数字图像处理》MATLAB版

     

    function f = adpmedian(g,Smax)
    
    if (Smax<=1)||(Smax/2==round(Smax/2))||(Smax~=round(Smax))
        error('Smax must be an odd integer >1.')
    end
    f=g;
    f(:)=0;
    alreadyProcessed=false(size(g));
    
    for k=3:2:Smax
        zmin=ordfilt2(g,1,ones(k,k),'symmetric');
        zmax=ordfilt2(g,k*k,ones(k,k),'symmetric');
        zmed=medfilt2(g,[k k],'symmetric');
        
        processUsingLevelB=(zmed>zmin)&(zmax>zmed)&...
            ~alreadyProcessed;
        zB=(g>zmin)&(zmax>g);
        outputZxy=processUsingLevelB & zB;
        outputZmed=processUsingLevelB&~zB;
        f(outputZxy)=g(outputZxy);
        f(outputZmed)=zmed(outputZmed);
        
        alreadyProcessed=alreadyProcessed | processUsingLevelB;
        if all(alreadyProcessed(:))
            break;
        end
    end
    f(~alreadyProcessed)=zmed(~alreadyProcessed);
    
    end
    
    

     

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  • matlab平滑滤波和中值滤波程序glRasterPos2i(100,100); //定位当前光标glutBitmapCharacter(GLUT_BITMAP_9_BY_15,'H'); //写字符"H"glutBitmapCharacter(GLUT_BITMAP_9_BY_15,'e'); //写字符"e"glutBitmapCharacter...

    matlab平滑滤波和中值滤波程序

    fybty44eddh.jpg

    glRasterPos2i(100,100); //定位当前光标

    glutBitmapCharacter(GLUT_BITMAP_9_BY_15,'H'); //写字符"H"

    glutBitmapCharacter(GLUT_BITMAP_9_BY_15,'e'); //写字符"e"

    glutBitmapCharacter(GLUT_BITMAP_9_BY_15,'l'); //写字符"l"

    glutBitmapCharacter(GLUT_BITMAP_9_BY_15,'l'); //写字符"l"

    glutBitmapCharacter(GLUT_BITMAP_9_BY_15,'o'); 写字符"o"

    你好,能否指导一下中值滤波在程序中如何实现?

    gvi3oybg5b0.jpg

    nf=imfinfo('lena.bmp')

    figure,imshow(I)

    X=grayslice(I,64);

    imshow(X,pink(64))

    load trees

    figure,image(10,10,X)

    imwrite(X,map,'trees.bmp');

    imfinfo('trees.bmp')

    figure,imshow(X,map)

    BW=im2bw(X,map,0.6);

    figure,imshow(BW)

    I=imread('lena.bmp');

    inf=imfinfo('lena.bmp')

    figure,imshow(I)

    X=grayslice(I,64);

    figure,imshow(X,pink(64))

    A=imread('lena.bmp');

    imshow(A)

    B=fftshift(fft2(A));

    figure;

    imshow(log(abs(B)),[8,10])

    clc;

    clear all;

    I=imread('lena.tif');

    % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

    % %用中值滤波,多维滤波,使用中心为-4,-8的拉普

    % %拉斯滤波器,高斯低通滤波,拉普拉斯滤波器进行滤波处理

    % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

    figure;%figure1

    subplot(2,2,1);

    imshow(I);

    title('原始图像');

    J=imnoise(I,'salt & pepper',0.04);%加椒盐噪声

    title('加椒盐噪声');

    subplot(2,2,2);

    imshow(J);

    K=medfilt2(J,[4,4])%进行中值滤波;

    subplot(2,2,3);

    imshow(K);

    title('进行中值滤波');

    h=ones(3,3)/9;%多维滤波

    w=h;

    g=imfilter(I,w,'conv','replicate')

    subplot(2,2,4);

    imshow(g);

    title('多维滤波');

    %使用中心为-4,-8的拉普拉斯滤波器,

    w4=[1 1 1;

    1 -4 1;

    1 1 1];

    w8=[1 1 1;

    1 -8 1;

    1 1 1];

    f=im2double(I);

    g4=f-imfilter(f,w4,'replicate');

    g8=f-imfilter(f,w8,'replicate');

    imshow(f);

    figure;%figure2

    subplot(1,2,1);

    imshow(g4);

    title('中心为-4的拉普拉斯滤波');

    subplot(1,2,2);

    imshow(g8);

    title('中心为-8的拉普拉斯滤波');

    h3=fspecial('gaussian',[3,3],0.5);%高斯低通滤波

    figure;%figure3

    B4=filter2(h3,I);

    subplot(1,2,1);

    imshow(B4,[ ]);

    title('高斯低通滤波');

    h4=fspecial('laplacian',0);%使用拉普拉斯滤波器

    B5=filter2(h4,I);

    subplot(1,2,2);

    imshow(B5,[ ]);

    title('拉普拉斯滤波器');

    % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

    % %从空域的角度进行亮度变换

    % %把灰度等级是10-100的变化到10-255

    % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

    figure;%figure4

    subplot(2,2,1);

    imshow(I);

    title('原始图像');

    J2=imadjust(I,[],[],0.5);% 增强低灰度级

    subplot(2,2,2);

    imshow(J2);

    title('增强低灰度级');

    J3=imadjust(I,[ ],[ ],2);%增强高灰度级

    subplot(2,2,3);

    imshow(J3);

    title('增强高灰度级');

    a1=100/255;%把灰度等级是10-100的变化到10-255

    a2=255/255;

    a3=10/255;

    J2=imadjust(I,[a3,a1],[a3,a2],[]);

    subplot(2,2,4);

    imshow(J2);

    title('把灰度等级是10-100的变化到10-255');

    % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

    % %从频域的角度进行亮度变换

    % %fft2

    % %由于能量主要集中在低频部分

    % %所以对低频进行处理可以得到理想的效果

    % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

    I=imread('lena.tif');

    up=0.5;%设置处理频率上限

    down=0.09%%设置处理频率下限

    figure;%figure5

    subplot(421);

    imshow(I);

    title('原始图像');

    f=double(I);

    subplot(4,2,3);

    imshow(log(abs(f)),[]);

    title('unit8转化为double');

    g=fft2(f);

    g=fftshift(g);

    subplot(4,2,5);

    imshow(log(abs(g)),[]);

    title('FFT2变化后的图像');

    [M,N]=size(g);% 转换数据矩阵

    y1=max(max(abs(g)));%求出最大频率

    y2=min(min(abs(g)));%%求出最小频率

    y3=(y1-y2)*up+y2;%设置滤波上限

    y4=(y1-y2)*down+y2;%%设置滤波下限

    for i=1:M

    for j=1:N

    if (abs(g(i,j))g(i,j)=g(i,j)^1.1;%对低频部分进行灰度增强

    end

    end

    end

    result=ifftshift(g);

    J2=ifft2(result);

    J3=uint8(abs(J2));

    subplot(427);

    imshow(J3,[ ]);

    title('频域处理后的图像');

    subplot(422)

    imhist(I,64);

    subplot(424)

    imhist(f,64);

    subplot(426)

    imhist(g,64);

    subplot(428)

    imhist(J3,64);

    基于小波分析和中值滤波?图像处理?matlab程序

    2qy5ox0dlgs.jpg

    程序是下面这样,但只能处理长宽一样的方形图像,灰度和彩色图像都可,要用其他图像只需把Lena.bmp改为其他图像,但图像要保存在m文件所在路径下。下面还有一个运行后的图像(之一),希望能对你有所帮助。

    clear;clc;

    %%%%%%%%%%测试图像只能是方形图像,长宽像素一样。

    f=imread('Lena.bmp');%%读取图像数据,图像只能保存在m文件所在的路径下

    d=size(f);

    if length(d)>2

    f=rgb2gray((f));%%%%%%%%如果是彩色图像则转化为灰度图

    end

    T=d(1);

    SUB_T=T/2;

    % 2.进行二维小波分解

    l=wfilters('db10','l'); % db10(消失矩为10)低通分解滤波器冲击响应(长度为20)

    L=T-length(l);

    l_zeros=[l,zeros(1,L)]; % 矩阵行数与输入图像一致,为2的整数幂

    h=wfilters('db10','h'); % db10(消失矩为10)高通分解滤波器冲击响应(长度为20)

    h_zeros=[h,zeros(1,L)]; % 矩阵行数与输入图像一致,为2的整数幂

    for i=1:T; % 列变换

    row(1:SUB_T,i)=dyaddown( ifft( fft(l_zeros).*fft(f(:,i)') ) ).'; % 圆周卷积FFT

    row(SUB_T+1:T,i)=dyaddown( ifft( fft(h_zeros).*fft(f(:,i)') ) ).'; % 圆周卷积FFT

    end;

    for j=1:T; % 行变换

    line(j,1:SUB_T)=dyaddown( ifft( fft(l_zeros).*fft(row(j,:)) ) ); % 圆周卷积FFT

    line(j,SUB_T+1:T)=dyaddown( ifft( fft(h_zeros).*fft(row(j,:)) ) ); % 圆周卷积FFT

    end;

    decompose_pic=line; % 分解矩阵

    % 图像分为四块

    lt_pic=decompose_pic(1:SUB_T,1:SUB_T); % 在矩阵左上方为低频分量--fi(x)*fi(y)

    rt_pic=decompose_pic(1:SUB_T,SUB_T+1:T); % 矩阵右上为--fi(x)*psi(y)

    lb_pic=decompose_pic(SUB_T+1:T,1:SUB_T); % 矩阵左下为--psi(x)*fi(y)

    rb_pic=decompose_pic(SUB_T+1:T,SUB_T+1:T); % 右下方为高频分量--psi(x)*psi(y)

    % 3.分解结果显示

    figure(1);

    subplot(2,1,1);

    imshow(f,[]); % 原始图像

    title('original pic');

    subplot(2,1,2);

    image(abs(decompose_pic)); % 分解后图像

    title('decomposed pic');

    figure(2);

    % colormap(map);

    subplot(2,2,1);

    imshow(abs(lt_pic),[]); % 左上方为低频分量--fi(x)*fi(y)

    title('\Phi(x)*\Phi(y)');

    subplot(2,2,2);

    imshow(abs(rt_pic),[]); % 矩阵右上为--fi(x)*psi(y)

    title('\Phi(x)*\Psi(y)');

    subplot(2,2,3);

    imshow(abs(lb_pic),[]); % 矩阵左下为--psi(x)*fi(y)

    title('\Psi(x)*\Phi(y)');

    subplot(2,2,4);

    imshow(abs(rb_pic),[]); % 右下方为高频分量--psi(x)*psi(y)

    title('\Psi(x)*\Psi(y)');

    % 5.重构源图像及结果显示

    % construct_pic=decompose_matrix'*decompose_pic*decompose_matrix;

    l_re=l_zeros(end:-1:1); % 重构低通滤波

    l_r=circshift(l_re',1)'; % 位置调整

    h_re=h_zeros(end:-1:1); % 重构高通滤波

    h_r=circshift(h_re',1)'; % 位置调整

    top_pic=[lt_pic,rt_pic]; % 图像上半部分

    t=0;

    for i=1:T; % 行插值低频

    if (mod(i,2)==0)

    topll(i,:)=top_pic(t,:); % 偶数行保持

    else

    t=t+1;

    topll(i,:)=zeros(1,T); % 奇数行为零

    end

    end;

    for i=1:T; % 列变换

    topcl_re(:,i)=ifft( fft(l_r).*fft(topll(:,i)') )'; % 圆周卷积FFT

    end;

    bottom_pic=[lb_pic,rb_pic]; % 图像下半部分

    t=0;

    for i=1:T; % 行插值高频

    if (mod(i,2)==0)

    bottomlh(i,:)=bottom_pic(t,:); % 偶数行保持

    else

    bottomlh(i,:)=zeros(1,T); % 奇数行为零

    t=t+1;

    end

    end

    这个只是一级分解,matlab自带的函数可以实现多级分解,级数由编程者自己确定。

    是的,是一样的。

    展开全文
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  • 中值滤波matlab

    万次阅读 多人点赞 2019-02-16 16:42:00
    中值滤波 中值滤波:是一种非线性数字滤波器技术, 用于降噪。 理解:去一个模板,可为3 * 3, 5 * 5,n * n…每次从图像中取出模板大小的矩阵,将所有元素排序,取中间值放入木板的中心位置,再还原到原图中,...

    中值滤波

    中值滤波:是一种非线性数字滤波器技术, 用于降噪。
    理解:去一个模板,可为3 * 3, 5 * 5,n * n…每次从图像中取出模板大小的矩阵,将所有元素排序,取中间值放入木板的中心位置,再还原到原图中,以此类推扫描整个图像。

    可先对图像进行填充,填充函数:

    B = padarray(A,padsize,padval,direction)
    

    注释:
    功能:填充图像或填充数组。
    A:输入图像;
    B:填充后的图像;
    padsize:填充的行数和列数,通常用[r ,c]来表示。
    padval:表示填充方法。它的具体值和描述如下:
    包括:

    • 'symmetric’表示图像大小通过围绕边界进行镜像反射来扩展;
    • 'replicate’表示图像大小通过复制外边界中的值来扩展;
    • 'circular’图像大小通过将图像看成是一个二维周期函数的一个周期来进行扩展。
      direction:表示填充的方向。
      包括:
    • 'pre’表示在每一维的第一个元素前填充;
    • 'post’表示在每一维的最后一个元素后填充;
    • ‘both’表示在每一维的第一个元素前和最后一个元素后填充,此项为默认值。
      若参量中不包括direction,则默认值为’both’。
      若参量中不包含padval,则默认用零来填充。
      若参量中不包括任何参数,则默认填充为零且方向为’both’。
      在计算结束时,图像会被修剪成原始大小。

    matlab中自带的中值滤波函数:

    b=medfilt2(x0,[n,n]);
    

    x0:需要过滤的图像;
    [n,n]:模板大小
    注意:此函数用于二维中值滤波,通常先灰度处理。

    另一种方法程序代码

    x=imread('G:\matlab\1.jpg');%需要过滤的图像
    n=3;    %模板大小
    [height, width]=size(x);   %获取图像的尺寸(n小于图片的宽高)
    figure;
    imshow(x);%显示原图
    % x = padarray(x,[3,3]); %对图像边缘进行填充
    x = imnoise(x,'salt & pepper'); %加入椒盐噪声
    figure;
    imshow(x); %显示加入噪声后的图片
    x1=double(x);  %数据类型转换
    x2=x1;  %转换后的数据赋给x2
    for i=1:height-n+1  
        for j=1:width-n+1  
            c=x1(i:i+(n-1),j:j+(n-1)); %在x1中从头取模板大小的块赋给c  
            e=c(1,:);      %e中存放是c矩阵的第一行  
            for u=2:n  %将c中的其他行元素取出来接在e后使e为一个行矩阵 
                e=[e,c(u,:)];          
            end  
            med=median(e);      %取一行的中值  
            x2(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2)=med;   %将模板各元素的中值赋给模板中心位置的元素  
        end  
    end    
    d=uint8(x2);  %未被赋值的元素取原值 
    figure;
    imshow(d);  %显示过滤图片
    x0=rgb2gray(x);  %灰度处理,灰度处理后的图像是二维矩阵
    b=medfilt2(x0,[n,n]);  %matlab中自带值滤波函数
    figure;
    imshow(b); %显示过滤后的灰度图片
    
    
    

    结果截图:
    原图:
    原图
    加入椒盐噪声后的图:
    在这里插入图片描述
    手写程序滤波后:
    在这里插入图片描述
    自带函数滤波:
    在这里插入图片描述

    展开全文
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    2021-04-22 03:42:38
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  • 自适应中值滤波MATLAB实现

    万次阅读 热门讨论 2016-12-29 22:45:56
    自适应中值滤波器是以m*n的矩形窗口Sxy定义的滤波器区域内图像的...其matlab实现如下,并与中值滤波作比较。 clc; clear; f=imread('C:\Program Files\MATLAB\R2013a\bin\work\图像复原\Penguins.jpg'); image_gray=rg
  • 中值滤波matlab代码

    2015-05-12 20:29:01
    用于图像增强技术的中值滤波matlab的代码

空空如也

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