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  • Matlab中值滤波代码

    千次阅读 2016-10-30 19:38:58
    %中值滤波,接受两个参数,一个参数是原图像x,另一个参数是滤波器大小n function d=median_filter(x,n) d=x; [width,height]=size(x);%得到图像的长和宽 for ii=1:width-(n-1)  for jj=1:height-(n-1)%...
    img=imread('lena.png');
    img=rgb2gray(img)
    img=im2double(img)%输入图像类型为uint8,将其转换为double类型进行运算
    gau=imnoise(img,'gaussian');
    subplot(2,2,1);imshow(gau);title('添加高斯噪声的图像');%imshow()函数在显示图像时会自动将类型转换为uint8
    subplot(2,2,2);imshow(median_filter(gau,3));title('滤除高斯噪声后的图像');
    salt=imnoise(img,'salt & pepper');
    subplot(2,2,3);imshow(salt);title('添加椒盐噪声的图像');
    subplot(2,2,4);imshow(median_filter(salt,3));title('滤除椒盐噪声后的图像');


    %中值滤波,接受两个参数,一个参数是原图像x,另一个参数是滤波器大小n
    function d=median_filter(x,n)
    d=x;
    [width,height]=size(x);%得到图像的长和宽
    for ii=1:width-(n-1)
        for jj=1:height-(n-1)%height表示的个数为可完整滤波的格子数
            tmp1=d(ii:ii+(n-1),jj:jj+(n-1));%取出要滤波的n*n的方阵
            tmp2=tmp1(1,:);
            for kk=2:n
                tmp2=[tmp2,tmp1(kk,:)];%把所有的行排成一行方便后面求中值
            end
           y= median(tmp2);
            d(ii+(n-1)/2,jj+(n-1)/2)=y;
        end
    end

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  • matlab代码 中值滤波

    2019-04-16 16:10:48
    matlab代码中值滤波,比较简单,适合初学者使用,直接运行即可。
  • 中值滤波代码 matlab
  • matlab代码中值滤波

    2016-05-04 15:54:51
    matlab代码 用于中值滤波
  • 中值滤波代码

    2014-10-18 08:06:51
    自己编写的中值滤波matlab程序,主要是对图像去噪声
  • 中值滤波代码 matlab median-filter Salt and pepper noise and median filter MATLAB code with and without inbuilt function
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    matlab图像滤波

    1.高斯滤波

    I = imread(img);  %input the path of image;
    J1= fspecial('gaussian',[5,5],1);
    J2= fspecial('gaussian',[9,9],1); 
    I1 = imfilter(I,J1,'replicate');
    I2 = imfilter(I,J2,'replicate');
    subplot(1,3,1),imshow(I),title('原图像');
    subplot(1,3,2),imshow(I1);title('5*5高斯滤波后图像');
    subplot(1,3,3),imshow(I2);title('9*9高斯滤波后图像');
    
    

    在这里插入图片描述
    2.中值滤波

    I=imread(image);    %input the path of image;
    subplot(1,2,1);imshow(I);title('原始图像');
    K=medfilt2(I,[9,9]);%进行中值滤波;
    subplot(1,2,2);imshow(K);title('进行中值滤波');
    
    

    在这里插入图片描述
    3.双边滤波

    img=imread(image);    %input the path of image;
    img=mat2gray(img);
    [m,n]=size(img);
    subplot(121);imshow(img);title('原图像');
    r=10;        %模板半径
    imgn=zeros(m+2*r+1,n+2*r+1);
    imgn(r+1:m+r,r+1:n+r)=img;
    imgn(1:r,r+1:n+r)=img(1:r,1:n);                 %扩展上边界
    imgn(1:m+r,n+r+1:n+2*r+1)=imgn(1:m+r,n:n+r);    %扩展右边界
    imgn(m+r+1:m+2*r+1,r+1:n+2*r+1)=imgn(m:m+r,r+1:n+2*r+1);    %扩展下边界
    imgn(1:m+2*r+1,1:r)=imgn(1:m+2*r+1,r+1:2*r);       %扩展左边界
    sigma_d=2;
    sigma_r=0.1;
    [x,y] = meshgrid(-r:r,-r:r);
    w1=exp(-(x.^2+y.^2)/(2*sigma_d^2));     %以距离作为自变量高斯滤波器
    h=waitbar(0,'wait...');
    for i=r+1:m+r
        for j=r+1:n+r        
            w2=exp(-(imgn(i-r:i+r,j-r:j+r)-imgn(i,j)).^2/(2*sigma_r^2)); %以周围和当前像素灰度差值作为自变量的高斯滤波器
            w=w1.*w2;
            
            s=imgn(i-r:i+r,j-r:j+r).*w;
            imgn(i,j)=sum(sum(s))/sum(sum(w));
        end
        waitbar(i/m);
    end
    close(h)
    subplot(122);imshow(mat2gray(imgn(r+1:m+r,r+1:n+r)));title('双边滤波后图像');
    
    

    在这里插入图片描述

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  • MATLAB自适应中值滤波代码

    千次阅读 2019-04-10 21:17:36
    最近数字图像处理课程课后作业,要求自己用代码实现自适应中值滤波器,虽然很简单,但是在网上找了一圈也没有可以直接拿来用的,所以就在网上找了一段代码,并且自己改了一下,能够实现效果了,虽然效率不是很高,...

    最近数字图像处理课程课后作业,要求自己用代码实现自适应中值滤波器,虽然很简单,但是在网上找了一圈也没有可以直接拿来用的,所以就在网上找了一段代码,并且自己改了一下,能够实现效果了,虽然效率不是很高,但是能用,希望有需要的人也可以拿去用


    代码

    一共三段代码,主函数以及两个方法

    1. 主函数
      img_rgb = imread('D:\1.jpg');
      img_gray = rgb2gray(img_rgb);
      imshow(img_gray);
      title('原图');
      figure();
      imshow(img_gray);
      img_salt = imnoise(img_gray,'salt & pepper',0.4);
      imshow(img_salt);
      title('加入0.4椒盐噪声');
      figure();
      img_gaussian = imnoise(img_gray,'gaussian',0.3);
      imshow(img_gaussian);
      title('加入0.3高斯噪声');
      figure();
      imshow(medfilt2(img_salt),[3,3]);
      title('中值滤波处理椒盐噪声图像');
      figure();
      imshow(medfilt2(img_gaussian,[3,3]));
      title('中值滤波处理高斯噪声图像');
      figure();
      imshow(RAMF(img_salt,3));
      title('椒盐噪声图像自适应中值滤波后图片');
      figure();
      imshow(RAMF(img_gaussian,4));
      title('高斯噪声图像自适应中值滤波后图片');

       

    2.  自适应中值滤波方法
      function img_RAMF = RAMF(img_noise, max)
      
      %获取图像的列数
      m=size(img_noise,1);
      %获取图像的列数
      n=size(img_noise,2);
      
      %确定最大的滤波半径
      Nmax=max;       
      
      %下面是边界扩展,图像上下左右各增加Nmax像素。
      imgn=zeros(m+2*Nmax,n+2*Nmax,'uint8');
      imgn(Nmax+1:m+Nmax,Nmax+1:n+Nmax)=img_noise;
      
      imgn(1:Nmax,Nmax+1:n+Nmax)=img_noise(1:Nmax,1:n);                 %扩展上边界
      imgn(1:m+Nmax,n+Nmax+1:n+2*Nmax+1)=imgn(1:m+Nmax,n:n+Nmax);    %扩展右边界
      imgn(m+Nmax+1:m+2*Nmax+1,Nmax+1:n+2*Nmax+1)=imgn(m:m+Nmax,Nmax+1:n+2*Nmax+1);    %扩展下边界
      imgn(1:m+2*Nmax+1,1:Nmax)=imgn(1:m+2*Nmax+1,Nmax+1:2*Nmax);       %扩展左边界
      
      re=imgn;
      for i=Nmax+1:m+Nmax
          for j=Nmax+1:n+Nmax
              
              r=1;                %初始滤波半径
              while r <= Nmax
                  W=imgn(i-r:i+r,j-r:j+r);
                  W = my_sort(W);
                  W_size = size(W);
                  Imin=W(1);
                  Imax=W(W_size(1));
                  Imed=W(ceil(W_size(1)/2));
                  if Imin<Imed && Imed<Imax       %如果当前邻域中值不是噪声点,那么就用此次的邻域
                     break;
                  else
                      r=r+1;              %否则扩大窗口,继续判断
                  end          
              end
              
              if Imin<imgn(i,j) && imgn(i,j)<Imax         %如果当前这个像素不是噪声,原值输出
                  re(i,j)=imgn(i,j);
              else                                        %否则输出邻域中值
                  re(i,j)=Imed;
              end
              
          end
      end
      
      img_RAMF = re(Nmax+1:m+Nmax,Nmax+1:n+Nmax);

       

    3. 排序方法
      function sort_data = my_sort(data)
      
      data_size = size(data);
      width = data_size(2);
      height = data_size(1);
      sort_data = data(:);
      
      data_length = width * height;
      for i = 1:data_length - 1
          for j = i + 1:data_length -1
              if sort_data(i) > sort_data(j)
                  x = sort_data(i);
                  sort_data(i) = sort_data(j);
                  sort_data(j) = x;
              end
          end
      end

       

    展开全文
  • 中值滤波代码 matlab
  • 中值滤波matlab代码

    2015-05-12 20:29:01
    用于图像增强技术的中值滤波matlab代码
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