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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. 均值滤波

            (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

     

    展开全文
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    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

     

    展开全文
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