Advertisement

中值滤波算法的源程序,使用MATLAB编写。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
该源代码旨在于MATLAB环境中实施中值滤波算法,并可灵活应用于一维、二维以及三维数据处理。用户可以根据实际需求自由调整滤波窗口的尺寸,从而实现对数据进行精细化和便捷的处理。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • MATLAB
    优质
    本段代码提供了在MATLAB环境中实现图像处理中的中值滤波算法。通过使用该源码,用户能够有效去除图像噪声,并保持或恢复图像细节。 在MATLAB中实现的中值滤波算法适用于一维、二维和三维数据,并且可以自由调节滤波窗口大小,方便对各种类型的数据进行处理。
  • MATLAB
    优质
    本文章介绍如何在MATLAB环境下编写和实现中值滤波算法,适用于图像处理中的噪声去除。代码简洁高效,易于理解和修改。 Matlab下的中值滤波技术可以直接运行。
  • Matlab
    优质
    本篇文章介绍如何使用MATLAB编写一个简单的均值滤波器程序。通过自定义函数实现图像处理中的去噪功能,帮助读者理解和掌握数字图像处理的基础方法。 我编写了一个MATLAB均值滤波函数,并通过与MATLAB自带的函数进行比较后发现,自编函数的效果优于内置函数,请读者自行验证。
  • Matlab
    优质
    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); ```
  • IDL
    优质
    本简介介绍了一套利用IDL(Interactive Data Language)编程语言开发的信号处理工具包,专注于实现多种数字滤波算法。该程序集为科研与工程应用中的数据预处理提供了强大支持。 使用IDL编写了高通滤波器、低通滤波器、方向检测以及拉普拉斯算子滤波程序。
  • Matlab图像处理:与均
    优质
    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.median filtering
    优质
    本段介绍如何在MATLAB环境中实现图像处理中的中值滤波算法。通过编写或调用内置函数进行噪声去除和边缘保持,优化图像质量。 我编写了一个简单的MATLAB中值滤波程序,可以有效地去除噪声但会使图像变得模糊。
  • 使Matlab实现图像(不使内置函数)
    优质
    本项目利用MATLAB语言编写程序代码,手动实现图像处理中的均值和中值滤波算法,旨在掌握数字图像处理基础技术而不依赖于软件内置功能。 使用MATLAB编写程序对图像进行均值滤波和中值滤波处理,要求不使用内部函数,并且效果良好,可供学习参考。
  • MATLAB自适应
    优质
    本简介介绍了一种基于MATLAB实现的图像处理算法——自适应中值滤波程序。该方法能够有效地去除椒盐噪声并保护边缘信息,适用于多种类型的数字图像去噪处理。 自适应中值滤波在MATLAB中的程序效果很好。自适应中值滤波具有很好的滤波效果。