精华内容
下载资源
问答
  • MATLAB源程序代码分享:MATLAB实现图像中值滤波 均值滤波 维纳滤波
  • 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...
  • matlab图像处理自适应中值滤波,function, 可运行,很好很好很好
  • 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
  • 题目灰度图像中值滤波 题目描述一幅15*15的图像f(i,j)其灰度值由函数给出用3*3中值滤波器作用于该图像上求输出图像注意保持边界像素灰度不变 处理过程 首先创建15*15灰度图像矩阵并转换为uint8格式 然后创建中值...
  • 图像处理 中值滤波与均值滤波 matlab算法实现
  • 图像添加椒盐噪声和高斯噪声,然后对图像进行中值滤波MATLAB代码可直接运行实现。
  • 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
  • 图像在获取、传输和存储的过程中由于各种原因引起图像质量的下降,需要对图像进行...本文对图像复原技术、高斯噪声、椒盐噪声进行介绍,探讨二维中值滤波算法和MATLAB下算法的仿真实验,同时分析实验结果,最后得出结论。
  • 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
  • matlab 图像中值滤波,自己编写

    热门讨论 2012-06-29 11:31:39
    matlab邻域中值滤波,里面有邻域中值滤波的两种情况处理方式,不超过边界和超过边界用0填充处理,未用matlab中可以直接调用的滤波函数,自己编写的中值滤波函数。
  • matlab图像中值滤波

    2013-05-19 21:29:17
    matlab编的数字图像中值滤波,代码,可以运行。适用于初学者
  • 文件中包含test.m文件和两个函数以及一张测试图片。利用学习机会自己编写了均值滤波和中值滤波函数,并在test.m文件中运行,有详细代码注释,希望一起学习。
  • 如果 A 是 RGB 图像,则在 HSV 颜色空间中执行混合中值滤波。 笔记------ 1) N 必须是奇数。 如果 N 是偶数,则 N 增加 1。 2) 需要图像处理工具箱。 3) 如果函数 NANMEDIAN 存在 (Statistics Toolbox),NaN 将被视...
  • 实验目的: 掌握图像空域变换的基本原理与常用方法。 实验要求: 编程实现: 1、 图像像素的变换,[a,b]范围转换到[c,d]中; 2、 图像中值滤波(或均值滤波)。
  • 编程实现灰度图像中值滤波平滑处理。滤波模板的大小自定(可为3×3、5×5、7×7、15×15等)。实验图像可从提供的实验图像集中的噪声图像中选取。 思考题:(选做) 编程实现灰度图像的均值滤波平滑处理;也可尝试...
  • matlab测试中值滤波与均值滤波去噪效果
  • 文件包含了数字图像处理这门课程中的中值滤波和均值滤波的基本实现代码
  • 基于matlab中值滤波算法,对图像进行去噪处理
  • MATLAB图像中值滤波

    万次阅读 多人点赞 2018-11-19 15:23:51
    下面来介绍一下图像中值滤波方法: 1、首先打开MATLAB软件,在其主界面的编辑器中写入下列代码: I=imread('G:\MATLAB\bm.bmp'); %读取保存路径下的图片 I=rgb2gray(I); J=imnoise(I,'salt & pepper',...

    下面来介绍一下图像的中值滤波方法:

    1、首先打开MATLAB软件,在其主界面的编辑器中写入下列代码:

    I=imread('G:\MATLAB\bm.bmp');      %读取保存路径下的图片
    I=rgb2gray(I);
    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');

    2、代码命名保存好之后,点击运行出现如下图所示结果:

    至此,关于图像进行中值滤波的方法介绍完毕,请大家继续关注!!

    展开全文
  • 基于Matlab与QuartusII的数字图像中值滤波仿真,张贝,焦淑红,本文提出了一种基于Matlab与QuartusII的在FPGA中导入测试图像数据的方法,并进行了对图像中值滤波的处理,最后通过Matlab软件对仿真数据��
  • MATLAB--数字图像处理 中值滤波

    万次阅读 多人点赞 2019-09-14 16:23:46
    中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术,中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替,让周围的像素值接近的真实值,从而消除孤立的噪声...

    中值滤波

        概念
      中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术,中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替,让周围的像素值接近的真实值,从而消除孤立的噪声点。方法是用某种结构的二维滑动模板,将板内像素按照像素值的大小进行排序,生成单调上升(或下降)的为二维数据序列。二维中值滤波输出为g(x,y)=med{f(x-k,y-l),(k,l∈W)} ,其中,f(x,y),g(x,y)分别为原始图像和处理后图像。W为二维模板,通常为33,55区域,也可以是不同的的形状,如线状,圆形,十字形,圆环形等。

    原理解释
    其实中值滤波比较好理解,首先需要我们找到中值,再用其去替代一个位置的像素。比如在一副图像中,我们取3*3的模板,在这个模板中,一个有9个元素,我们找出其中的中值,用它去代替最中间的那个位置的像素,这就是中值滤波。
    图示:
    在这里插入图片描述

    MATLAB实现

    方法一:medfilt2()函数实现

     t=imread('a1.jpg');
    t=rgb2gray(t);
    t1=imnoise(t,'salt & pepper',0.3);
    subplot(1,2,1),imshow(t1),title('加入椒盐噪声后')
    t2=medfilt2(t1,[3 3]);
    subplot(1,2,2),imshow(t2),title('中值滤波后')
    

    效果图:
    在这里插入图片描述
    注意:medfilt2()函数中的第一个参数必须是二维的,这就是为什么先要把图像灰度化的原因,那么有什么方法对彩色图像中值滤波呢?肯定可以的啊,分别对三个通道中值滤波就行了。

    t=imread('a1.jpg');
    t1=imnoise(t,'salt & pepper',0.3);
    subplot(1,2,1),imshow(t1),title('加入椒盐噪声后')
    t2=t
    t2(:,:,1)=medfilt2(t1(:,:,1),[3 3]);
    t2(:,:,2)=medfilt2(t1(:,:,2),[3 3]);
    t2(:,:,3)=medfilt2(t1(:,:,3),[3 3]);
    subplot(1,2,2),imshow(t2),title('中值滤波后')
    

    效果图:
    在这里插入图片描述
    方法二:自己编写中值滤波函数
    中值滤波函数:

    function [ img ] = median_filter( image, m )
    %----------------------------------------------
    %中值滤波
    %输入:
    %image:原图
    %m:模板的大小3*3的模板,m=3
     
    %输出:
    %img:中值滤波处理后的图像
    %----------------------------------------------
        n = m;
        [ height, width ] = size(image);
        x1 = double(image);
        x2 = x1;
        for i = 1: height-n+1
            for j = 1:width-n+1
                mb = x1( i:(i+n-1),  j:(j+n-1) );%获取图像中n*n的矩阵
                mb = mb(:);%将mb变成向量化,变成一个列向量
                mm = median(mb);%取中间值
                x2( i+(n-1)/2,  j+(n-1)/2 ) = mm;
     
            end
        end
     
        img = uint8(x2);
    end
    

    主函数:

    t=imread('a1.jpg');
    t1=imnoise(t,'salt & pepper',0.3);
    imshow(t1),title('加入椒盐噪声');
    t2=median_filter(t,3);%调用函数
    figure,imshow(t),title('中值滤波后')
    

    效果图:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    更多

    获取更多资料、代码,微信公众号:海轰Pro
    回复 海轰 即可

    展开全文
  • MATLAB中值滤波图像处理,GUI界面加.m文件
  • 本实验分别选用3×3、5×5、7×7的中值滤波窗口对图像进行处理。 需要注意的是,当模板滑动到图像边缘时,模板的部分行或列就会处于图像之外,本实验可采用下面的任一种方法处理这种问题: ①先在图像边缘以外补上一...

    一、原理_中值滤波

    中值滤波的基本思想是将图像中每个像素的灰度值用其邻域内像素灰度的中值代替,它是一种非线性平滑滤波算法。
    设加噪图像为 f(x,y) ,经中值滤波处理后的图像为g(x,y) ,则:
    公式

    式中,S是(x,y)像素点的邻域。本实验分别选用3×3、5×5、7×7的中值滤波窗口对图像进行处理。

    需要注意的是,当模板滑动到图像边缘时,模板的部分行或列就会处于图像之外,本实验可采用下面的任一种方法处理这种问题:
    ①先在图像边缘以外补上一行和一列灰度为零的像素点,再对原图像中的每个像素点进行模板处理。
    ②保留图像的边缘像素,对其它像素进行模板处理。

    二、步骤

    (1)读入原图像lena.bmp并显示;
    (2)对原图像分别添加高斯噪声和椒盐噪声,并显示加噪图像;
    (3)采用中值滤波进行去噪处理,并显示去噪图像;

    三、实验图像

    图片

    lena.bmp

    四、框图

    框图

    五、代码

    %------------------------------------------------------------------------
    % File name:           second_2
    % Last modified Date:  2021年6月10日20点09分
    % Author:              Jasmine
    % Descriptions:        中值滤波
    %------------------------------------------------------------------------
    
    %清空工作区
    clc,clear,close all;
    %读入原图像
    lena = imread('D:\lena.bmp');
    %显示原图像
    subplot(3,3,1);imshow(lena);title('原图');
    %添加高斯噪声并显示
    guassian_lena = imnoise(lena, 'gaussian', 0, 0.02);
    subplot(3,3,2);imshow(guassian_lena);title('加入 均值:0 方差:0.02 的高斯噪声');
    %添加椒盐噪声并显示
    salt_lena=imnoise(lena,'salt & pepper',0.02);
    subplot(3,3,3),imshow(salt_lena),title('加入噪声密度:0.02的椒盐噪声');
    %高斯噪声   中值滤波
    guassian_lena=rgb2gray(guassian_lena);
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    %手动中值滤波
    n=3;    %模板大小
    [height, width]=size(guassian_lena);   %获取图像的尺寸(n小于图片的宽高)
    x1=double(guassian_lena);  %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;   %将模板各元素的均值赋给模板中心位置的元素  
        end  
    end
    result=uint8(x2);  %转换格式
    subplot(3,3,4);imshow(result);title('高斯噪声 3*3中值滤波');
    %5*5
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    %借助MATLAB中值滤波函数中值滤波(以下皆是)
    gua_k2=medfilt2(guassian_lena,[5,5]);
    subplot(3,3,5);imshow(gua_k2);title('高斯噪声 5*5中值滤波');
    %7*7
    gua_k3=medfilt2(guassian_lena,[7,7]);
    subplot(3,3,6);imshow(gua_k3);title('高斯噪声 7*7中值滤波');
    
    %椒盐噪声    中值滤波
    salt_lena=rgb2gray(salt_lena);
    %3*3
    salt_k1=medfilt2(salt_lena);
    subplot(3,3,7);imshow(salt_k1);title('椒盐噪声 3*3中值滤波');
    %5*5
    salt_k2=medfilt2(salt_lena,[5,5]);
    subplot(3,3,8);imshow(salt_k2);title('椒盐噪声 5*5中值滤波');
    %7*7
    salt_k3=medfilt2(salt_lena,[7,7]);
    subplot(3,3,9);imshow(salt_k3);title('椒盐噪声 7*7中值滤波');
    

    六、运行结果

    中值滤波运行结果

    中值滤波运行结果
    展开全文
  • 受高斯噪声和椒盐噪声污染的二维图像的去噪方法。 空域滤波降噪以均值滤波和中值滤波为例,频域滤波以傅里叶低通滤波和小波变换去噪为例,分析以上四种方法的滤波降噪特点。
  • matlab图像处理、彩图均值滤波和中值滤波,及三种灰度化方法
  • img = imread('rice.png'); img2 = imnoise(img,'salt & pepper'); subplot(1,3,1); subimage(img);...% 对加入噪声的图像进行处理 [m,n] = size(img); for i = 2:m-1 for j = 2:n-1 t = img(i-1:i+1,j-1:
    img = imread('rice.png');
    img2 = imnoise(img,'salt & pepper');
    subplot(1,3,1);
    subimage(img);
    title('原图像');
    subplot(1,3,2);
    subimage(img2);
    title('加入噪声的图像');
    % 对加入噪声的图像进行处理
    [m,n] = size(img);
    for i = 2:m-1
        for j = 2:n-1
            t = img(i-1:i+1,j-1:j+1);
            new_img(i,j) = median(t(1:9));
        end
    end
    subplot(1,3,3)
    subimage(new_img)
    title('中值滤波后的图像');

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 文章目录1 中值滤波1.1 原理1.2 中值滤波图像的影响1.3 函数编写1.4 主文件1.5 效果展示2 高效的中值滤波算法2.1 原理2.2 函数编写3 带权重的中值滤波3.1 原理3.2 函数编写3.3 主文件3.4 效果展示 1 中值滤波 1.1 ...
  • 此为压缩包,内包含三个程序代码,分别为均值滤波,高斯滤波和中值滤波,前两个可以对图像进行模糊化处理,后者可以对图像的椒盐噪声处理,提高图像质量,适合数字图像处理课程使用。
  • RHEE,“使用相邻线对的变化进行中值滤波检测以进行图像取证”,电子成像杂志,25(5),2016年。 特征向量提取的Matlab代码[1]。 如何引用 请引用以下内容:如果您正在使用此Matlab代码:可以从以下网站获得软件

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 3,420
精华内容 1,368
关键字:

matlab图像进行中值滤波

matlab 订阅