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  • 均值滤波MATLAB

    2015-11-08 14:42:36
    自己写的均值滤波的代码,没有相位延时,可自定义参数
  • 一维二维中值滤波均值滤波matlab编码实现
  • 改进的均值滤波matlab代码,图像处理课程作业,自写代码
  • 一维二维中值滤波均值滤波matlab编码实现
  • 图像处理 中值滤波与均值滤波 matlab算法实现
  • 均值滤波matlab程序.txt

    2019-05-11 10:29:46
    均值滤波图像处理matlab程序。均值滤波算法适合处理高斯噪声,均值滤波图像处理matlab程序。均值滤波算法适合处理高斯噪声,
  • 非局部均值滤波不局限于像素邻域,抗噪性能较好。本代码经过简单修改即可运行,是学习非局部均值滤波的基础,其它改进算法可以以其为基础进行修改。希望对大家有所帮助。
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  • 均值滤波 图片中一个方块区域(一般为3*3)内,中心点的像素为全部点像素值的平均值。均值滤波就是对于整张图片进行以上操作。 我们可以看下图的矩阵进行理解 缺陷:均值滤波本身存在着固有的缺陷,即它不...

    一.均值滤波

              图片中一个方块区域(一般为3*3)内,中心点的像素为全部点像素值的平均值。均值滤波就是对于整张图片进行以上操作。

    我们可以看下图的矩阵进行理解

                                                                          

                             

    缺陷:均值滤波本身存在着固有的缺陷,即它不能很好地保护图像细节,在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分,从而使图像变得模糊,不能很好地去除噪声点。特别是椒盐噪声

    中值滤波取卷积核当中所覆盖像素中的中值作为锚点的像素值即可。此时实验中所用到的为3*3的卷积模板。即3行3列共9个元素的中值作为当前元素的像素值。

    二.中值滤波

           首先,我们复习中值。在一连串数字{1,4,6,8,9}中,数字6就是这串数字的中值。由此我们可以应用到图像处理中。依然我们在图像中去3*3的矩阵,里面有9个像素点,我们将9个像素进行排序,最后将这个矩阵的中心点赋值为这九个像素的中值。

                                         

    
     
    1. close all;clear all;clc;

    2. I=imread('image3.jpg');

    3. J=rgb2gray(I);

    4. J=im2double(J);

    5. P1=imnoise(J,'gaussian',0.02);%添加高斯噪声

    6. P2=imnoise(J,'salt & pepper',0.02);%添加椒盐噪声

    7. G=medfilt2(P1);%对高斯噪声中值滤波

    8. H=medfilt2(P2);%对椒盐噪声中值滤波

    9. figure;

    三、运行结果

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    四、备注

    完整代码或者代写添加QQ1575304183

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  • 图像的均值滤波matlab程序)使用卷积进行滤波也可以对三维图像进行滤波
  • 滑动均值滤波matlab

    2020-02-13 23:26:08
    滑动平均滤波: 就是把连续取得的N个采样值看成一个队列,队列的长度固定为N,每次采样得到一个新数据放到队尾,并丢掉原来队首的一次数据,把队列中的N个数据进行平均运算,就可以获得新的滤波结果。 ...

    滑动平均滤波:

    就是把连续取得的N个采样值看成一个队列,队列的长度固定为N,每次采样得到一个新数据放到队尾,并丢掉原来队首的一次数据,把队列中的N个数据进行平均运算,就可以获得新的滤波结果。

    在这里插入图片描述

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  • 均值滤波Matlab程序

    2013-12-11 20:49:58
    自己小编的均值滤波器程序 源代码 clc clear %彩色图像灰度化 a=imread('C:\Users\wk\Desktop\2\IMG_20130423_143258.bmp'); g=rgb2gray(a); figure(1) imshow(g) g=uint16(g); title('灰度图像'); [m,n]=size(g); f...
  • 均值滤波matlab算法

    2013-12-15 12:41:59
    k1=filter2(fspecial('average',3),iR)/255;
  • 非局部均值滤波matlab代码理解

    千次阅读 2017-05-21 15:32:57
    以下代码转载自:... 本文在以上博主的分析下进一步理解,主要是对高斯加权距离的理解。非局部均值滤波的代码如下: function [output]=NLmeansfilter(input,t,f,h)  [m n]=size(input); %t:

    以下代码转载自:http://blog.csdn.net/frankgoogle/article/details/52209901

    本文在以上博主的分析下进一步理解,主要是对高斯加权距离的理解。非局部均值滤波的代码如下:

    function  [output]=NLmeansfilter(input,t,f,h)                
    [m n]=size(input); %t:搜索框半径;f:相似框半径;h:滤波频率百分比
    output=zeros(m,n);
    input2 = padarray(input,[f f],'symmetric');              
     %将边缘对称折叠上去  
     % f :加宽的宽度值
     kernel = make_kernel(f);                              %计算得到一个高斯核,用于后续的计算
     kernel = kernel / sum(sum(kernel));             %sum:对矩阵k的每一列求和,k表示矩阵k的总和
     h=h*h;
     for i=1:m
     for j=1:n
             i1 = i+ f;
             j1 = j+ f;      
             W1= input2(i1-f:i1+f , j1-f:j1+f);     
             wmax=0;
             average=0;
             sweight=0;
             rmin = max(i1-t,f+1);      %确定相似框的边长,其实可以在代入数据的时候就设置搜索框和边界框边长的大小关系,就不用求最大最小值了
             rmax = min(i1+t,m+f);      %这段主要是控制不超出索引值
             smin = max(j1-t,f+1);
             smax = min(j1+t,n+f);
             for r=rmin:1:rmax
             for s=smin:1:smax                 
                    if(r==i1 && s==j1)
                        continue;
                    end;      
                    W2= input2(r-f:r+f , s-f:s+f);                
                    d = sum(sum(kernel.*(W1-W2).*(W1-W2)));
                    w=exp(-d/h);                 
                    if w>wmax      
                       wmax=w;                   
                    end
                    sweight = sweight + w;
                    average = average + w*input2(r,s);                                  
             end
             end
            average = average + wmax*input2(i1,j1);
            sweight = sweight + wmax;       
            if sweight > 0
                output(i,j) = average / sweight;
            else
                output(i,j) = input(i,j);
            end                
     end
     end    



     function [kernel] = make_kernel(f)            %这是一个高斯核   
    kernel=zeros(2*f+1,2*f+1);   
    for d=1:f    
      value= 1 / (2*d+1)^2 ;    
      for i=-d:d
      for j=-d:d
        kernel(f+1-i,f+1-j)= kernel(f+1-i,f+1-j) + value ;
      end
      end
    end
    kernel = kernel ./ f;   

    在运行过程中输入代码:

    load('IMG_Normal002.mat')
    imag=Img(:,:,50);
    imshow(imag,[0 255])
    fima=NLmeansfilter(imag,10,3,10);

    也就是对上图进行非局部均值滤波(这是一张脑部的MRI图像,大小为448×448)


    其中,搜索框半径设置为10,相似框半径设置为3,滤波频率设置为10.

    那么,程序运行大致过程如下。先扩充原图像为545×454(各边以相似框半径扩充);然后以像素点p(4,4)为中心,构成一个7×7的相似框W1,设置搜索框范围为(行:4-14,列:4-14),再以点p1(4,5)为中心,构成同样大小的相似框W2。然后就这两个相似框的高斯加权距离d = sum(sum(kernel.*(W1-W2).*(W1-W2)));

    这里为什么叫高斯加权距离呢?是因为(W1-W2).*(W1-W2)计算出两个相似框对应像素差值的平方W3,在用高斯核进行卷积,相当于把W3中的各像素点按高斯模板赋予权重(离中心点近的权重大些,远的就权重小些),然后再求和得到高斯加权距离。而普通的欧氏距离就是d = sum(sum((W1-W2).*(W1-W2)));

    同理,循环进行,最后得到结果如下

    至于h我现在还不知道该怎么理解,如果大神知道,望解惑,谢谢!微笑


    展开全文
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    clc;
    close all;
    %原始图片 283*289*3
    data=imread('图片1.png');%读入图片,图片复制到当前文件夹
    subplot(221);
    imshow(data);
    title('原始图片');
    %二值化 283*289
    gdata=rgb2gray(data);
    subplot(222);
    imshow(gdata);
    title('二值化图片');
    %中值滤波
    mdata=medfilt2(gdata);
    subplot(223);
    imshow(mdata);
    title('中值滤波');
    %均值滤波
    h=fspecial('average');%创建一个均值模板
    fdata=imfilter(gdata,h);%前面是图片,后面是模板
    subplot(224);
    imshow(fdata);
    title('均值滤波');
    %显示直方图 imhist
    figure;
    subplot(221);
    imhist(gdata,128);
    axis([0 50 0 15000]);
    title('原始图片直方图')
    subplot(223);
    imhist(mdata);
    axis([0 50 0 15000]);
    title('中值滤波直方图')
    subplot(224)
    imhist(fdata);
    axis([0 50 0 15000]);
    title('均值滤波直方图')
    

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