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  • matlab滤波函数

    2021-04-20 08:26:12
    matlab自带滤波器函数小结(图像处理) 1 线性平滑滤波器 用MATLAB实现领域平均法抑制噪声程序: I=imread(' c4.jpg '); subplot(231) imshow(I) title('原始图像') flag = isrgb(I); if flag==true I=rgb2gray(I); ...

    matlab自带滤波器函数小结(图像处理)   1 线性平滑滤波器 用MATLAB实现领域平均法抑制噪声程序: I=imread(' c4.jpg '); subplot(231) imshow(I) title('原始图像') flag = isrgb(I); if flag==true    I=rgb2gray(I); else     I=I; end I1=imnoise(I,'salt & pepper',0.02); subplot(232) imshow(I1) title(' 添加椒盐噪声的图像') k1=filter2(fspecial('average',3),I1)/255;          %进行3*3模板平滑滤波 k2=filter2(fspecial('average',5),I1)/255;          %进行5*5模板平滑滤波 k3=filter2(fspecial('average',7),I1)/255;          %进行7*7模板平滑滤波 k4=filter2(fspecial('average',9),I1)/255;          %进行9*9模板平滑滤波 subplot(233),imshow(k1);title('3*3 模板平滑滤波'); subplot(234),imshow(k2);title('5*5 模板平滑滤波'); subplot(235),imshow(k3);title('7*7 模板平滑滤波'); subplot(236),imshow(k4);title('9*9 模板平滑滤波'); 2 中值滤波器 用MATLAB实现中值滤波程序如下: I=imread(' c4.jpg '); flag = isrgb(I); if flag==true    I=rgb2gray(I); else     I=I; end J=imnoise(I,'salt&pepper',0.02); subplot(231),imshow(I);title('原图像'); subplot(232),imshow(J);title('添加椒盐噪声图像'); k1=medfilt2(J);            %进行3*3模板中值滤波 k2=medfilt2(J,[5,5]);      %进行5*5模板中值滤波 k3=medfilt2(J,[7,7]);      %进行7*7模板中值滤波 k4=medfilt2(J,[9,9]);      %进行9*9模板中值滤波 subplot(233),imshow(k1);title('3*3模板中值滤波'); subplot(234),imshow(k2);title('5*5模板中值滤波 '); subplot(235),imshow(k3);title('7*7模板中值滤波'); subplot(236),imshow(k4);title('9*9 模板中值滤波'); 3 状态统计滤波器:ordfilt2函数 Y=ordfilt2(X,order,domain) 由domain中非0元素指定邻域的排序集中的第order个元素代替X中的每个元素。Domain是一个仅包括0和1的矩阵,1仅定义滤波运算的邻域。 Y=ordfilt2(X,order,domain,S) S与domain一样大,用与domain的非0值相应的S的值作为附加补偿。 4 二维自适应除噪滤波器:wiener2函数 wiener2函数估计每个像素的局部均值与方差,该函数用法如下: J=wiener2(I,[M N],noise) 使用M×N大小邻域局部图像均值与偏差,采用像素式自适应滤波器对图像I进行滤波。 [J,noise]=wiener2(I,[M N]) 滤波前还有估计附加噪声的能量。 5 特定区域滤波 MATLAB图像处理工具箱中提供的roifilt2函数用于对特定区域进行滤波,其语法格式为: J=roifilt2(h,I,BW) 其功能是:使用滤波器h对图像I中用二值掩模BW选中的区域滤波。 J=roifilt2(I,BW,fun) J=roifilt2(I,BW,fun,P1,P2,…) 其功能是:对图像I中用二值掩模BW选中的区域作函数运算fun,其中fun是描述函数运算的字符串,参数为P1、P2、…。返回图像J在选中区域的像素为图像I经fun运算的结果,其余部分的像素值为I的原始值。 例:对指定区域进行锐化滤波的程序清单: I=imread('eight.tif'); c=[222 272 300 272 222 194]; r=[21 21 75 121 121 75]; BW=roipoly(I,c,r); h=fspecial('unsharp'); J=roifilt2(h,I,BW); subplot(1,2,1);imshow(I); subplot(1,2,2);imshow(J);

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  • 一、常见基础滤波函数 tx=imread('lena.jpg'); t=rgb2gray(tx) k1=medfilt3(t1); %进行3*3模板中值滤波 k2=medfilt3(t1,[2,2,3]); %进行5*5模板中值滤波 Y=ordfilt2(t1,9,ones(3,3)) % 最大值滤波 Y=ordfilt2...

    一、常见基础滤波函数

    tx=imread('lena.jpg');
    t=rgb2gray(tx)

    k1=medfilt3(t1);               %进行3*3模板中值滤波
    k2=medfilt3(t1,[2,2,3]);       %进行5*5模板中值滤波

     

     Y=ordfilt2(t1,9,ones(3,3))  %  最大值滤波

    Y=ordfilt2(t1,1,ones(3,3))  %  最小值滤波

     

    Y=ordfilt2(t1,5,ones(3,3))  %  中值滤波

     

    二、噪声产生

      1、椒盐噪声

         t1=imnoise(t,'salt & pepper',0.1);

    2、  胡椒噪声
    J = imnoise(t,'salt & pepper',0.01)
    [M,N]=size(J);
    for i=1:M
    for j=1:N
    if(J(i,j)==255)
    J(i,j)=0;
    else
    J(i,j)=J(i,j);
    end
    end
    end

    3、盐噪声
    J = imnoise(t,'salt & pepper',0.01)
    [M,N]=size(J);
    for i=1:M
    for j=1:N
    if(J(i,j)==0)
    J(i,j)=255;
    else
    J(i,j)=J(i,j);
    end
    end
    end

    三、matlab获取矩阵最大值

        A=magic(3)

    value=max(max(A))

    [row col]=find(value==A)

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  • 20.5.2 线性滤波(1)

    2021-04-23 12:59:01
    20.5.2 线性滤波(1)MATLAB图像处理工具箱利用函数imfilter对图像作线性滤波,其一般的调用格式为:B = imfilter(A,H);B = imfilter(A,H,option1,option2,...)。其中A、B分别为输入、输出图像。线性滤波器可以由相关...

    20.5.2  线性滤波(1)

    MATLAB图像处理工具箱利用函数imfilter对图像作线性滤波,其一般的调用格式为:

    B = imfilter(A,H);

    B = imfilter(A,H,option1,option2,...)。

    其中A、B分别为输入、输出图像。线性滤波器可以由相关或卷积实现,默认情况下由相关实现,可以通过设置option3 = 'conv',使线性滤波由卷积实现。H为对应的相关窗或卷积窗;通过设置option1决定线性滤波器对边界的处理方式,'replicate'使用最近邻边界填充,默认情况下option1 = 0,边界由0填充。

    下面的例子中利用 等权重的滤波器对受高斯噪声污染的coins图像作线性滤波,通常称这种等权重的线性滤波器为均值滤波器(averaging filter)。

    【例20.18】  均值滤波器应用示例。

    (1)读入coins的图像数据I,并显示。在MATLAB命令窗口输入以下代码。

    >>I=imread('coins.png');

    >>imshow(I);

    上述代码运行结果如图20.60所示。

    (2)对I施加高斯噪声,得到受噪声污染的图像。在MATLAB命令窗口输入以下代码。

    >>I=imnoise(I,'gaussian');

    >>imshow(I);

    上述代码运行结果如图20.61所示。

    (3)利用5 5均值滤波器对受加性噪声污染的coins图像作线性滤波。在MATLAB命令窗口输入以下代码。

    >>h=ones(5,5)/25;   %滤波窗口

    >>I=imfilter(I,h);    %线性滤波

    >>imshow(I);

    上述代码运行结果如图20.62所示,可以看到均值滤波器降低了噪声,但是也使得图像更加模糊。

    40310316e80ffc02bc35098423bdbc83.png

    注意:函数imfilter在考虑图像的数据类型时,遵循与图像代数运算相同的运算规则,读者如有疑问,请参考第20.3节。

    在利用MATLAB图像处理工具箱对图像作线性滤波时,用户除了使用自定义的滤波器外,还可以使用一些MATLAB预定义的滤波器。用户可以利用函数fspecial得到MATLAB预定义的滤波器。例如,h = fspecial('gaussian',HSIZE,SIGMA)产生高斯滤波器,HSIZE为滤波窗口的大小,默认为[3,3];SIGMA表示高斯滤波器的峰度,SIGMA越小,h越接近冲击函数,SIGMA越大,h越接近均值滤波器。

    【责任编辑:book TEL:(010)68476606】

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  • matlab下输入命令doc 函数名就可以调出帮助文档,有详细的关于该函数的解释。以下是关于这3个滤波函数简要的总结。假定在图像处理中。

    在matlab下输入命令doc 函数名就可以调出帮助文档,有详细的关于该函数的解释。以下是关于这3个滤波函数简要的总结。假定在图像处理中。


    1. imfilter
    imfilter函数对任意类型数组或多维图像进行滤波。
    用法:
    g = imfilter(f, w, options,…)
    f:原始输入图像。
    w:滤波掩模(如我们平时常会用到的一些边沿检测算子、对象进行平滑的高斯算子等)
    g:对原始图像进行滤波后得到的输出图像。默认情况下尺寸与原始图像相同。
    后面的options对应的参数可选,不选的话有其默认值。options对应的共有3个参数,分别是处理滤波模型选项filtering_mode,“相关”或“卷积”;边界处理选项boundary_options;输出图像尺寸选项size_options。这几个参数顺序无关。具体参数见下表:

    参数列表选项描述
    filtering_mode‘corr’相关(默认)
    ‘conv’卷积
    boundary_optionsX输入图像的边界通过用值X值来填充扩展其默认值为0
    ‘replicate’复制外边界值
    ‘symmetric’镜像反射
    ‘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扩展
    size_options‘full’输出图像的大小与被扩展图像的大小相同
    ‘same’输出图像的大小与输入原始输入图像一样(默认)

    2. filter2
    filter2是相关滤波函数
    用法:
    假设输入图像X大小为ma x na,卷积核B大小为mb x nb
    Y = filter2(H,X,shape)
    H:相关核,即是上边提到的滤波掩模
    X:输入图像
    shape:可选,其参数如下:
    ‘same’(默认值):返回与X同样尺寸滤波后的图像。ma × ma
    ‘full’:返回全部二维滤波结果。(ma+mb-1)x(na+nb-1)
    ‘valid’:不考虑边界补零,即只要有边界补出的零参与运算的都舍去。(ma-mb+1)x(na-nb+1)
    3. conv2
    conv2是卷积滤波函数
    用法:
    Y = conv2(H,X,shape)
    与filter2类似。不一样的是在计算时要将卷积核H进行旋转180°,相关核H则不需要。
    如果理解卷积与相关定理的话是很容易理解的。

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