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  • matlab中值滤波去除噪声
    2021-04-26 13:15:10

    总第238期2014年第4期 舰 船 电 子 工 程 Ship Electronic Engineering Vol.34No.437 基于 MATLAB中值滤波算法的优化与实现* 赵建春 刘力源 (陆军军官学院研究生管理大队 合肥 230031) 摘 要 介绍了中值滤波的滤波特点,针对标准中值滤波在滤除椒盐噪声中的不足,提出了一种中值滤波优化算法,通过 MATLAB软件仿真,结果表明该算法在有效地去除椒盐噪声的同时,很好地保护了边缘细节,较标准中值滤波具有更优良的滤波效果。 关键词 中值滤波;椒盐噪声;MATLAB中图分类号 TP317  DOI:10.3969/ j.issn1672-9730.2014.04.011 Optimization of Median FilteringAl gorithm Based on MATLAB ZHAO Jianchun LIU Li yuan ( Graduate Administrative Department,Army Officer Academy,Hefei 230031) Abstract The filtering characteristics of the median filter,according to the standard median filter.In filtering out thedeficiency of the salt and pepper noise,a median filter optimization algorithm is proposed.Through the MATLAB softwaresimulation,the results show that the algorithm effectively removes the salt and pepper noise while protecting the edge details of the standard median filter has better filtering effect. Key Words median filter,salt and pepper noise,MATLAB Class Number TP317 1 引言 非线性滤波[ 1]较传统的线性滤波在滤除噪声的同时,能最大限度地保持图像信号的边缘细节,使图像清晰、逼真,从而得到广泛研究和应用。常用的中值滤波是非线性滤波的代表。虽然典型的中值滤波能够减少图像中的椒盐噪声,但是当椒盐噪声在空间出现的概率较大时,中值滤波器为了滤除噪声,不得不增大滤波窗口,在滤除噪声的同时损失了信号的高频信息,使图像的边缘等细节模糊,产生较严重的失真[ 2~3]。本文对中值滤波算法进行分析,给出中值滤波优化算法,使图像在有效滤除噪声的同时,能较好地保护图像的边缘细节,以提高图像处理效果。 2 中值滤波 中值滤波[ 4]是基于排序统计理论的一种能有 效抑制脉冲噪声的非线性信号处理技术。一个中值滤波器的输出可写为 g ( x , y )= median ( s , t )∈ N ( x , y ) { f ( s , t )} ( 1) 式中, f ( s , t ), g ( x , y )分别为原始图像和处理后图 像, N ( x , y )是以( x , y )为中心的 n × n 矩形滤波窗 口( n 为奇数),median是将滤波窗口中的 n 2个像 素点按灰度值大小排序后取中值,其流程图如图1所示。 图1 中值滤波

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  • matlab中值滤波实现

    千次阅读 2022-04-21 14:47:00
    中值滤波是一种典型的非线性滤波,是基于排序统计理论的一种能够有效抑制噪声的非线性信号处理技术,基本思想是用像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度值,让周围的像素值接近真实的值从而消除孤立的噪声点。...

     中值滤波是一种典型的非线性滤波,是基于排序统计理论的一种能够有效抑制噪声的非线性信号处理技术,基本思想是用像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度值,让周围的像素值接近真实的值从而消除孤立的噪声点。该方法在去除脉冲噪声、椒盐噪声的同时能保留图像的边缘细节

    中值滤波示意如下图所示

     matlab代码实现 

    clc;
    clear all;
    close all;
    
    RGB_data = imread('G:\picture_deal\matlab_code\mangguo.bmp');%图像读入
    
    [ROW,COL, DIM] = size(RGB_data); %提取图片的行列数
    
    Y_data = zeros(ROW,COL);
    Cb_data = zeros(ROW,COL);
    Cr_data = zeros(ROW,COL);
    Gray_data = RGB_data;
    
    R_data =    RGB_data(:,:,1);
    G_data =    RGB_data(:,:,2);
    B_data =    RGB_data(:,:,3);
    
    for r = 1:ROW
        for c = 1:COL
            Y_data(r, c) = 0.299*R_data(r, c) + 0.587*G_data(r, c) + 0.114*B_data(r, c);
            Cb_data(r, c) = -0.172*R_data(r, c) - 0.339*G_data(r, c) + 0.511*B_data(r, c) + 128;
            Cr_data(r, c) = 0.511*R_data(r, c) - 0.428*G_data(r, c) - 0.083*B_data(r, c) + 128;
        end
    end
    
    Gray_data(:,:,1)=Y_data;
    Gray_data(:,:,2)=Y_data;
    Gray_data(:,:,3)=Y_data;
    
    figure(1);
    imshow(Gray_data);
    title('没有加椒盐噪声的Y分量原始图像'); 
    
    %对原始图片加入椒盐噪声
    salt_data=imnoise(RGB_data,'salt & pepper',0.01);
    R_data =    salt_data(:,:,1);
    G_data =    salt_data(:,:,2);
    B_data =    salt_data(:,:,3);
    
    for r = 1:ROW
        for c = 1:COL
            Y_data(r, c) = 0.299*R_data(r, c) + 0.587*G_data(r, c) + 0.114*B_data(r, c);
            Cb_data(r, c) = -0.172*R_data(r, c) - 0.339*G_data(r, c) + 0.511*B_data(r, c) + 128;
            Cr_data(r, c) = 0.511*R_data(r, c) - 0.428*G_data(r, c) - 0.083*B_data(r, c) + 128;
        end
    end
    
    Gray_data(:,:,1)=Y_data;
    Gray_data(:,:,2)=Y_data;
    Gray_data(:,:,3)=Y_data;
    
    figure(2);
    imshow(Gray_data);
    title('加椒盐噪声的Y分量图像'); 
    
    %中值滤波
    Y=medfilt2(Y_data);
    Gray_data(:,:,1)=Y;
    Gray_data(:,:,2)=Y;
    Gray_data(:,:,3)=Y;
    
    figure(3);
    imshow(Gray_data);
    title('中值滤波后的Y分量图像');
    imwrite(salt_data,'mangguo_salt.bmp'); %保存图像为文件
    
    
    

     

     

    展开全文
  • 资源名:matlab噪声图像进行处理_中值滤波 资源类型:matlab项目全套源码 源码说明: 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的,如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群:新手及有一定...
  • 中值滤波噪声程序,已经通过调试,可直接使用
  • 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
  • 中值滤波MATLAB实现

    2017-10-06 15:34:50
    中值滤波MATLAB实现,常用的滤波方法,有效解决椒盐噪声
  • 使用中值滤波器,它是一个奇数阶方阵。它消除了图像中的椒盐噪声,产生了平滑的输出。噪声只出现在边界像素值处。中值滤波器提高了图像的 PSNR 质量。
  • matlab实现中值滤波;FPGA实现中值滤波并仿真,二者效果图进行对比

    一、中值滤波算法

    1、中值滤波算法作用

    可以去除孤点噪声(适用于消除椒盐噪声(黑白噪声)),而且还可以保持图像的边缘特性,不会使图像产生显著的模糊。


    2、算法原理
    中值滤波算法简单来说就是:通过对33窗口中的数据进行排序,最终获得中值。
    在这里插入图片描述
    对于待处理的像素,我们选择一个3
    3的窗口模板,该窗口内的像素为待处理像素的邻近像素,对窗口内的像素分别按行列排序,最终计算出中值,用该中值代替原像素值,实现中值滤波。

    二、FPGA实现中值滤波

    2.1 3*3窗口的生成

    参考该博主的文章,这里不再赘述。

    module filter_3x3(
        input clk,
        input rst_n,
        
        input  gray_de,
    	 
        input [7:0] iData,
    
        output  filter_de, //生成窗口花费2clk,de信号延迟两拍
    	 
        output reg [7:0] oData_11, oData_12, oData_13,
        output reg [7:0] oData_21, oData_22, oData_23,
        output reg [7:0] oData_31, oData_32, oData_33
    );
    endmodule
    

    2.2 排序模块

    FPGA中无排序IP核,因此编写如下模块,每次排序直接例化调用即可。
    sort模块:

    module sort(
    
        input                clk,
        input                rst_n,
    	       
        input [7:0]          data1, 
        input [7:0]	       data2, 
        input [7:0]	       data3, 
    	 
        output reg [7:0]     max, 
        output reg [7:0] 	 mid, 
        output reg [7:0] 	 min 
    );
    
    //最大值
        always @(posedge clk or negedge rst_n) begin
            if(!rst_n) 
                max <= 0; 
    		  else begin
                if(data1 >= data2 && data1 >= data3)
                    max <= data1;
                else if(data2 >= data1 && data2 >= data3)
                    max <= data2;
                else
                    max <= data3;
            end
        end
    	 
    //中间值	 
    always @(posedge clk or negedge rst_n) begin
            if(!rst_n)
                mid <= 0;
    				
    		  else begin
                if((data1 >= data2 && data1 <= data3) || (data1 >= data3 && data1 <= data2))
                    mid <= data1;
                else if((data2 >= data1 && data2 <= data3) || (data2 >= data3 && data2 <= data1))
                    mid <= data2;
                else
                    mid <= data3;
            end
        end
    	 
    //最小值	 
    always @(posedge clk, negedge rst_n) begin
            if(!rst_n)
                min <= 0;
    				
    		  else begin
    
                if(data1 <= data2 && data1 <= data3)
                    min <= data1;
                else if(data2 <= data1 && data2 <= data3)
                    min <= data2;
                else
                    min <= data3;
            end
        end	 
    	 
    endmodule
    

    2.3中值滤波模块

    流水线技术处理
    在这里插入图片描述

    module median_filter(
        input            clk,
        input            rst_n,
    	 
        input   wire		iValid					,
    
        input   [7:0]     filter_11,filter_12,filter_13, //生成的3*3窗口数据
        input   [7:0]     filter_21,filter_22,filter_23,
        input   [7:0]     filter_31,filter_32,filter_33,
    
        output  			 median_de    ,//de同步信号
    	 
        output   [7:0]    median_data  // 最终中值
    
    );
    
    reg [3:0]           de_shift1 ;  
    
    //第一行
    wire  [7:0]          max_data1 ;  
    wire  [7:0]          mid_data1 ; 
    wire  [7:0]          min_data1 ;
    //第二行
    wire  [7:0]          max_data2 ;
    wire  [7:0]          mid_data2 ;
    wire  [7:0]          min_data2 ;
    //第三行
    wire  [7:0]          max_data3 ;
    wire  [7:0]          mid_data3 ;
    wire  [7:0]          min_data3 ;
    //max-min,mid-mid,min-max
    wire  [7:0]          max_min_data  ;
    wire  [7:0]          mid_mid_data  ; 
    wire  [7:0]          min_max_data  ;
    
    
    
    //---------------------------------------------------
    //                   中值滤波
    //             按行排序,共三行,例化三个模块
    //               得到每行的最大、中间最小值
    //---------------------------------------------------
    //第一行
    sort u1
    (
        .clk              (clk                    ),
        .rst_n            (rst_n                  ),
        .data1            (matrix_11              ), 
        .data2            (matrix_12              ), 
        .data3            (matrix_13              ),
        .max              (max_data1              ),
        .mid              (mid_data1              ),
        .min              (min_data1              )
    );
    //第二行
    sort u2
    (
        .clk              (clk                    ),
        .rst_n            (rst_n                  ),
        .data1            (matrix_21              ), 
        .data2            (matrix_22              ), 
        .data3            (matrix_23              ),
        .max              (max_data2              ),
        .mid              (mid_data2              ),
        .min              (min_data2              )
    );
    
    //第三行
    sort u3
    (
        .clk              (clk                    ),
        .rst_n            (rst_n                  ),
        .data1            (matrix_31              ), 
        .data2            (matrix_32              ), 
        .data3            (matrix_33              ),
        .max              (max_data3              ),
        .mid              (mid_data3              ),
        .min              (min_data3              )
    );
    
    //---------------------------------------------------
    //                每一行排完后
    //                取出第一列中的最小值
    //                第二列的中间值
    //                第三列的最大值
    //---------------------------------------------------
    
    //max-min
    sort u4
    (
        .clk                    (clk                    ),
        .rst_n                  (rst_n                  ),
        .data1                  (max_data1              ), 
        .data2                  (max_data2              ), 
        .data3                  (max_data3              ),
        .max               (                       ),
        .mid               (                       ),
        .min               (max_min_data           )
    );
    
    //mid-mid
    sort u5
    (
        .clk                    (clk                    ),
        .rst_n                  (rst_n                  ),
        .data1                  (mid_data1              ),
        .data2                  (mid_data2              ),
        .data3                  (mid_data3              ),
        .max               (                       ),
        .mid               (mid_mid_data           ),
        .min               (                       )
    );
    
    //min-max
    sort u6
    (
        .clk                    (clk                    ),
        .rst_n                  (rst_n                  ),
        .data1                  (min_data1              ),
        .data2                  (min_data2              ),
        .data3                  (min_data3              ),
        .max               (min_max_data           ),
        .mid               (                       ),
        .min               (                       )
    );
    
    //---------------------------------------------------
    //            得到最终中值mid_data 
    //---------------------------------------------------
    
    sort u7
    (
        .clk              (clk                    ),
        .rst_n            (rst_n                  ),
        .data1            (max_min_data           ), 
        .data2            (mid_mid_data           ), 
        .data3            (min_max_data           ),
    	
        .max              (                       ),
        .mid              (median_data            ),
        .min              (                       )
    );
    
    // 打拍做同步.3*3窗口花费1clk,中值滤波花费3clk
    
        always @(posedge clk or  negedge rst_n) begin
            if(!rst_n)begin
                de_shift1   <=  4'b000;
    				
    				end
            else begin
                de_shift1 <= {de_shift1[2:0], iValid};
    				end
        end
    
        assign median_de   = de_shift1[3];
      endmodule
    

    RTL如下:
    在这里插入图片描述

    2.4 整体RTL图

    均值滤波相同,3*3窗口 + 滤波算法
    在这里插入图片描述

    三、modeslim仿真

    以此时为例,对中值滤波进行验证。

    在这里插入图片描述
    中值滤波花费3clk,因此三个clk后输出计算值为30,与计算出来的对比正确。

    在这里插入图片描述

    四、matlab中值滤波

    clc;
    clear all;
    close all;
    
    RGB = imread('flower.bmp');          
    imgn = imnoise(RGB,'salt & pepper',0.05); %加入椒盐噪声
    gray = im2double(rgb2gray(imgn));         %灰度化
    
    [ROW,COL, DIM] = size(gray); 
    %--------------------------------------------------------------------------
    %                        Mean Filter 均值滤波
    %--------------------------------------------------------------------------
    Mean_Img = zeros(ROW,COL);
    for r = 2:1:ROW-1
        for c = 2:1:COL-1
            Mean_Img(r,c) = (gray(r-1, c-1) + gray(r-1, c) + gray(r-1, c+1) + gray(r, c-1) + gray(r, c) + gray(r, c+1) + gray(r+1, c-1) + gray(r+1, c) + gray(r+1, c+1)) / 9;
        end
    end
    %--------------------------------------------------------------------------
    %                        Median Filter 中值滤波
    %--------------------------------------------------------------------------
    Median_Img = zeros(ROW,COL);
    for r = 2:ROW-1
        for c = 2:COL-1
            median3x3 =[gray(r-1,c-1)    gray(r-1,c) gray(r-1,c+1)
                        gray(r,c-1)      gray(r,c)      gray(r,c+1)
                        gray(r+1,c-1)      gray(r+1,c) gray(r+1,c+1)];
            sort1 = sort(median3x3, 2, 'descend');
            sort2 = sort([sort1(1), sort1(4), sort1(7)], 'descend');
            sort3 = sort([sort1(2), sort1(5), sort1(8)], 'descend');
            sort4 = sort([sort1(3), sort1(6), sort1(9)], 'descend');
            mid_num = sort([sort2(3), sort3(2), sort4(1)], 'descend');
            Median_Img(r,c) = mid_num(2);
        end
    end
    %--------------------------------------------------------------------------
    %                          图像显示
    %--------------------------------------------------------------------------
    subplot(2,2,1); imshow(imgn);       title('椒盐噪声');
    subplot(2,2,2); imshow(gray);       title('含椒盐噪声的灰度图');
    subplot(2,2,3); imshow(Mean_Img);   title('均值滤波');
    subplot(2,2,4); imshow(Median_Img); title('中值滤波');
    %--------------------------------------------------------------------------
    %                          图像保存
    %--------------------------------------------------------------------------
    imwrite (gray,'含椒盐噪声的灰度图.bmp');
    imwrite (Median_Img,'中值滤波.bmp');
    
    

    运行结果:
    在这里插入图片描述

    由运行结果可知:中值滤波对椒盐噪声更有效,一次中值滤波后还存在少量椒盐噪声,可再次滤波,达到更好效果。均值滤波对椒盐噪声基本无作用。

    五、效果对比

    原图:
    在这里插入图片描述

    FPGA实现中值滤波:
    在这里插入图片描述

    matlab实现中值滤波:
    在这里插入图片描述

    可看到实现了椒盐噪声的去噪。

    完整工程

    展开全文
  • 采用二维中值滤波对受椒盐噪声干扰的图像滤波
  • 自写自适应中值滤波算法 matlab实现

    一、自适应中值滤波(代码)

    function aOut = stPlus(aIn,f1,f2,st,stMax)
    %这仅仅是 AdaMedFilter (自适应中值滤波函数) 的子函数
    %这仅仅是一个附属函数/功能片段(有特定的功能,输入若干边界条件,输出一个具体的数值)
    %输入aIn,需要滤波的图像,循环到的行数f1和列数f2,掩模版大小st,和掩模版最大值stMax
    
    [ra,ca] = size(aIn);
    %制作出掩模版
    sxy = aIn(f1-round(st/2)+1:f1+round(st/2)-1,f2-round(st/2)+1:f2+round(st/2)-1);
    %将掩模版从小到大排序并输出为一列
    zSort = sort(sxy(:));
    %基于排序后的zSort找到最大值,最小值,中值,以及循环位置的值
    med = floor(st*st/2)+1;
    zMax = zSort(st*st);
    zMin = zSort(1);
    zMed = zSort(med);
    zxy = sxy(floor(st/2)+1,floor(st/2)+1);
    %判断中值是否在最大值和最小值之间
    delta1 = zMed-zMin;
    delta2 = zMax-zMed;
    if (delta1 * delta2) > 0
        %判断循环位置的值是否在最大值和最小值之间
        delta3 = zxy - zMin;
        delta4 = zMax - zxy;
        if (delta3 * delta4) > 0
            %中值 在 最大最小值之间,且循环位置的值 在 最大最小值之间
            aOut = zxy;
        else
             %中值 在 最大最小值之间,但循环位置的值 不在 最大最小值之间
            aOut = zMed;
        end
    end
    if (delta1 * delta2) <= 0 
        %中值 不在 最大最小值之间
        if st < stMax
            %掩模版尺寸 不是 最大
            if f1 >= floor((st+2)/2)+1 && f2 >= floor((st+2)/2)+1 && f1 <= ra-floor((st+2)/2) && f2 <= ca-floor((st+2)/2)
            %该循环位置是否还可以进行st+2的循环
                aOut = Inf;%可以
            else
                aOut = zMed;%不可以,直接输出
            end
        else
            %掩模版尺寸 是 最大,直接输出
            aOut = zMed;
        end
    end
    end
    
    function aOut = AdaMedFilter(aIn,static,stMax)
    %这仅仅是一个 自适应 中值滤波函数
    %输入aIn图像,输出aOut结果
    %static是人为定制的静态变量,意义是sxy掩模版的大小,默认为3*3,stMax就是掩模版最大的大小,默认为7*7
    
    %输入参数的默认及处理
    if nargin == 1
        static = 3;
        stMax = 7;
    elseif nargin == 2
        stMax = 7;
    end
    
    %定义输入及输出图像
    %aIn是最先输入图像
    %atemp是对输入图像的初步处理(比如归一化,双精度化,归255化等),可以在后面调用时灵活更改
    %aOut是最终输出图像
    atemp = aIn;
    [ra,ca] = size(aIn);
    aOut = zeros(ra,ca);
    
    %定义st = 3,其中static为人为定义的静态变量,所以
    st = static;
    
    %循环,每次循环把循环位置的值给进去,输出一个唯一的有效值赋值给aOut在当前位置的值
    for f1 = round(st/2):ra-round(st/2)+1
        for f2 = round(st/2):ca-round(st/2)+1
            %st = static在每一个循环的循环开始和循环结束都有,是为了绝对保证st在每次循环开始和末尾都是绝对为3
            st = static;
            %输入循环位置的值,输出处理后的值,当然,有可能st = 3的中值滤波不够,那么就会输出temp = Inf
           temp = stPlus(atemp,f1,f2,st,stMax);
           %我已经在函数stPlus中确定当temp = Inf时,一定能够被st+2的中值滤波处理,所以我就循环让st增大取得有效的temp
            while(temp == Inf)
               st = st+2;
               temp = stPlus(atemp,f1,f2,st,stMax);
            end
            %每一个循环最重要给我一个唯一的正确值temp,我把它赋值给循环所在位置的aOut!
            aOut(f1,f2) = temp;
            %st = static在每一个循环的循环开始和循环结束都有,是为了绝对保证st在每次循环开始和末尾都是绝对为3
            st = static;
        end
    end
    end
    
    clear
    close all
    aIn = imread("GaosiFilter.jpg");
    static = [3,7,11];
    stMax = 11;
    
    %取不同的st值(掩模版大小)进行滤波
    a1 = AdaMedFilter(aIn,static(1),stMax);
    a2 = AdaMedFilter(aIn,static(2),stMax);
    a3 = AdaMedFilter(aIn,static(3),stMax);
    
    %对滤波后图片a1进行均值滤波以消除图片轮廓的“毛刺”
    a1Ave = AverageFilter(a1,5);
    figure,imshow(a1Ave,[])
    
    %反复进行滤波3次
    a12 = AdaMedFilter(a1,static(1),stMax);
    a13 = AdaMedFilter(a12,static(1),stMax);
    a14 = AdaMedFilter(a13,static(1),stMax);
    a15 = AdaMedFilter(a14,static(1),stMax);
    
    figure,imshow(aIn,[])
    figure,imshow(a1,[])
    figure,imshow(a2,[])
    figure,imshow(a3,[])
    
    figure,imshow(a1,[])
    figure,imshow(a12,[])
    figure,imshow(a13,[])
    figure,imshow(a14,[])
    figure,imshow(a15,[])
    
    %对比1次滤波和5次滤波的剖线差别
    figure,hold on;
    plot(a1(220,:),'r')
    plot(a15(220,:),'b')
    

    二、自适应中值滤波(图片)

    1、输入的噪声图像

    在这里插入图片描述

    2、当st = 3,stmax = 11时输出的滤波后图像

    在这里插入图片描述

    3、分析

    中值滤波对胡椒噪声和盐噪声滤波效果特别好,但是自适应保边中值滤波会让滤波后图片的边缘出现“毛刺”,这个时候我们可以采用均值滤波,以图片稍微变模糊一些的代价将边缘的毛刺消除,如下图:

    在这里插入图片描述

    三、st的不同对滤波效果的影响

    1、st = 3

    在这里插入图片描述

    2、st = 7

    在这里插入图片描述

    3、st = 11

    在这里插入图片描述

    4、结论

    ​ 随着st(掩模版大小)的增大,滤波效果并没有变得更好,甚至会让原本清晰的图片边缘变得更模糊。

    四、探究对图像重复进行滤波多次对滤波效果的影响

    1、滤波一次图片

    在这里插入图片描述

    2、滤波五次图片

    在这里插入图片描述

    3、对比一次滤波的剖线和五次滤波的剖线

    在这里插入图片描述

    说明:

    蓝色线条是“5次滤波”图片的剖线;红色线条是“1次滤波”图片的剖线

    4、结论

    ​ 从图片上看,一次滤波和五次滤波效果差别不大,但是从剖线上看,很明显的感知到,对于图片平滑部位,一次滤波和五次滤波效果相差无几,但是对于图像急剧变化的部分,很明显的是五次滤波后的图像线条更加的平滑,变化更加均匀!

    展开全文
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