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一款优秀的中值滤波C程序

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简介:
这款C语言编写的中值滤波程序是一款高效的图像处理工具,能够有效去除脉冲噪声和椒盐噪声,适用于多种图像处理场景。 自己参加竞赛时改写的中值滤波C程序模块代码,可以直接嵌入使用。

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  • C
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    这款C语言编写的中值滤波程序是一款高效的图像处理工具,能够有效去除脉冲噪声和椒盐噪声,适用于多种图像处理场景。 自己参加竞赛时改写的中值滤波C程序模块代码,可以直接嵌入使用。
  • Matlab RBF
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    本程序是一款高效的MATLAB径向基函数(RBF)工具,适用于科学计算与工程建模。它优化了算法,提供快速、准确的数据插值和逼近功能,适合专业人员使用。 Matlab RBF程序:RBF网络的Matlab程序 核心提示:提供一个用于设计径向基函数(RBF)神经网络的MATLAB函数`newrb`。 该函数的基本用法如下: ```matlab function [net,tr]=newrb(p,t,goal,spread,mn,df) %NEWRB 设计径向基函数网络。 % % 语法: %- net = newrb(P,T) %- [net,tr] = newrb(P,T,GOAL,SPREAD,MN,DF) % % 描述:该函数用于创建一个RBF神经网络,其中P是输入数据矩阵,T为目标输出向量。可选参数包括目标误差`goal`, 神经元的宽度`spread`等。 ```
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  • MATLAB
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  • C#编写FTP客户端
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    这是一款卓越的C#编程语言开发的FTP客户端软件,提供高效便捷的文件传输服务,适用于多种操作系统环境。 老外用C#编写了一个FTP客户端,上传和下载文件只需拖动文件即可完成操作,非常专业。
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  • 批量绘制宗地图
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    这是一款高效便捷的软件工具,专门用于快速、准确地批量绘制宗地图,极大提升了绘图效率和精度。 在完成宅基地与集体建设用地确权登记发证项目的地籍总图绘制后,需要批量绘制宗地图。为此,作者开发了一款专门的宗地图绘制程序,并且独创性地解决了CAD地图截块及文字压盖的问题。
  • 安卓FTP服务器应用
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    这是一款功能强大的安卓设备FTP服务器应用,它允许用户轻松地在手机或平板电脑与个人计算机之间传输文件,支持多种操作系统和设备间的无缝连接。 开机自启动并在后台运行的应用程序可以实现傻瓜式的上传下载功能,在小米手机、智能电视或机顶盒的安卓系统上均可使用。当该应用在小米电视(或机顶盒)中运行时,如果插入U盘或移动硬盘,则可以从手机自动备份照片和视频资料到这些设备中的存储空间里。此外,用户也可以通过这种方式将电脑下载的视频文件传输至U盘,并直接在电视上播放。 若与“手机瘦身大师”应用配合使用,每天会自动复制手机内的照片并保存至连接的U盘中,并且可以清理已经备份成功的文件,从而确保手机有足够的可用存储空间。
  • Matlab图像处理:与均
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    本文章介绍了在MATLAB环境中实现中值滤波和均值滤波的基本方法,通过具体代码示例展示了如何使用这两种技术进行图像去噪处理。 均值滤波和中值滤波是两种常用的图像处理技术。均值滤波通过对邻域像素的平均值来代替中心像素值,从而达到平滑图像的效果;而中值滤波则是通过将中心像素替换为邻域内的中间值来进行噪声抑制,尤其在去除椒盐噪声方面效果显著。这两种方法各有优势,在不同的应用场景下可以选择合适的技术进行处理。
  • Matlab
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    本程序介绍如何在MATLAB中实现图像处理中的均值滤波算法,通过滑动窗口计算像素点的平均值来减少噪声,适用于初学者理解和应用。 自己编写的均值滤波器程序源代码如下: ```matlab 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) title(灰度图像); g = uint16(g); [m, n] = size(g); f = zeros(m, n); % 边缘像素处理 f(1, 1) = g(1, 1) + g(1, 2) + g(2, 1) + g(2, 2); f(m, 1) = (g(m-1, 1)+g(m-1, 2)+g(m, 1)+g(m, 2))/4; f(1,n)= (g(1,n-1)+g(1,n)+g(2,n-1)+g(2,n))/4; f(m,n) = (g(m-1,n-1)+ g(m-1, n)+ g(m, n-1) + g(m, n))/4; % 边缘像素处理 for i= 2:m - 1 f(i, 1)= (g(i-1, 1)+g(i, 1)+g(i+1, 1)+g(i-1, 2)+g(i ,2) + g(i+1, 2))/6; f(i,n)=(g(i - 1,n )+ g( i ,n )+ g (i + 1,n )+ g (i - 1,n-1 )+ g (i , n-1)+g (i + 1, n-1 ))/6 ; end for j=2:n-1 f(1,j) = (g(1,j - 1)+g( 1 ,j )+g( 1 ,j + 1)+ g (2,j - 1)+ g (2, j )+ g (2, j + 1))/6; f(m,j)= (g(m-1,j - 1) + g(m-1, j )+g(m-1,j + 1)+g( m ,j - 1)+g( m ,j )+g( m ,j + 1))/6 ; end % 中间像素处理 for i=2:m-1 for j =2:n-1 f(i, j)= ( g(i-1,j - 1) + g(i,j - 1)+g(i+1,j - 1)+g( i-1 ,j )+g( i ,j )+g( i+1 ,j )+g( i-1 ,j + 1)+ g (i, j + 1)+ g (i+1, j + 1))/9; end end f = uint8(f); figure(2) imshow(f); title(均值滤波后的灰度图像); ```