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2021-04-19 03:26:07
%均值滤波
%方法一：filter2
clear all;
figure
I=rgb2gray(imread('132.jpg'));
I=imnoise(I,'salt& pepper',0.1); %加入椒盐噪声
K1=filter2(fspecial('average',3),I)/255; %进行3*3均值滤波K2=filter2(fspecial('average',5),I)/255; %进行5*5均值滤波K3=filter2(fspecial('average',7),I)/255; %进行7*7均值滤波subplot(2,2,1),imshow(I),title('椒盐噪声图'); %显示原图像subplot(2,2,2),imshow(K1),title('3*3均值滤波图像');
subplot(2,2,3),imshow(K2),title('5*5均值滤波图像');
subplot(2,2,4),imshow(K3),title('7*7均值滤波图像');
%方法二双循环语句，移动平均法
%均值滤波
clc,clear;
figure
f=rgb2gray(imread('132.jpg'));
subplot(2,2,1),imshow(f),title('原图');
f1=imnoise(f,'gaussian',0.002,0.0008);
subplot(2,2,2),imshow(f1),title('高斯噪声图');
k1=floor(3/2)+1;
k2=floor(3/2)+1;
X=f1;
[M,N]=size(X);
uint8 Y=zeros(M,N);
funBox=zeros(3,3);
fori=1:M-3
for j=1:N-3
funBox=X(i:i+3,j:j+3);
s=sum(funBox(:));
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(1). 在当前的矩阵元素A(m,n)下，选择一个合适的模板（模板范围可以自定，如3*3，5*5，n*n等），取该模板中所有元素的平均值。
(2). 将平均值赋值给所选的矩阵元素A(m,n)，其他元素的值不变。
(3). 遍历所有满足不越界要求的矩阵元素，对其进行(1),(2)的操作。
注意：遍历过程中，不要越界。
若要遍历所有元素，需要对原有矩阵加上边界，然后再对边缘的元素进行滤波，这样会导致边缘模糊。
在进行邻域范围选择时，要合理选择，如果邻域范围太小会影响滤波效果，如果邻域范围太大，会出现信号失真。
2. 中值滤波
中值滤波，是将模板中元素的中位数，赋给模板的最中间元素。
medfilt2();函数的算法是基于ordfilt2();函数的，对于ordfilt2();函数有以下几种模式，不局限于中值
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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。
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close all;clear all;clc; -
I=imread('image3.jpg'); -
J=rgb2gray(I); -
J=im2double(J); -
P1=imnoise(J,'gaussian',0.02);%添加高斯噪声 -
P2=imnoise(J,'salt & pepper',0.02);%添加椒盐噪声 -
G=medfilt2(P1);%对高斯噪声中值滤波 -
H=medfilt2(P2);%对椒盐噪声中值滤波 -
figure;
三、运行结果
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