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MATLAB的均值滤波函数

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简介:
本简介介绍如何使用MATLAB实现图像处理中的均值滤波。通过讲解相关函数的应用及参数设置,帮助读者掌握去噪和平滑图像的基本方法。 自己编写了一个MATLAB的均值滤波函数,输入参数为信号和窗函数大小。

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客服
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  • MATLAB
    优质
    本简介介绍如何使用MATLAB实现图像处理中的均值滤波。通过讲解相关函数的应用及参数设置,帮助读者掌握去噪和平滑图像的基本方法。 自己编写了一个MATLAB的均值滤波函数,输入参数为信号和窗函数大小。
  • 自编MatLab、中和高斯图像处理
    优质
    本项目包含自编的MatLab代码,实现对图像进行均值滤波、中值滤波及高斯滤波处理,用于学习与实践图像去噪技术。 本段落介绍了使用MatLab自编的均值滤波、中值滤波和高斯滤波图像处理函数。尽管MatLab自带这些功能,但作者选择自行编写代码以满足特定需求。这些函数在计算机视觉实验中有实际应用价值。文中提到的内容是作者从网上收集的相关资料整理而来,并与大家分享。其中,均值滤波函数的模板大小为n×n,所有元素均为1。
  • MATLAB
    优质
    简介:本文介绍了在MATLAB环境中实现图像处理中常用的均值滤波技术,解释了其原理并提供了具体代码示例。 我编写了一个均值滤波的代码,该代码可以自定义参数,并且不会产生相位延时。
  • MATLAB高斯、中
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    本文章介绍了在MATLAB环境下实现图像处理中的三种基本滤波技术:高斯滤波、中值滤波以及均值滤波,详细讲解了每种方法的原理及其应用。 在MATLAB中可以实现高斯滤波、中值滤波以及均值滤波等多种图像处理技术。这些方法能够有效地对图像进行去噪和平滑处理。其中,高斯滤波通过使用正态分布的权重来模糊图像;中值滤波则利用像素邻域内的中间值替代当前像素以减少噪声的影响;而均值滤波则是采用局部平均的方式来进行平滑操作。
  • MATLAB和中代码
    优质
    本代码示例展示如何在MATLAB环境中实现图像处理中的均值滤波与中值滤波算法,旨在帮助用户掌握两种基本去噪技术的应用。 文件包含了数字图像处理课程中关于中值滤波和均值滤波的基本实现代码。
  • MATLAB代码
    优质
    本段落提供了一段用于实现图像处理中均值滤波技术的MATLAB代码。该代码帮助用户去除图像中的噪声,并通过简单的平均计算来平滑图像。 在MATLAB中编写了均值滤波的自编程序,并已调试通过。
  • MATLAB和中代码.m
    优质
    本代码文件提供了在MATLAB环境下实现图像处理中常用的两种平滑技术——均值滤波和中值滤波的具体算法与应用示例,帮助用户理解和实践这两种基本的噪声去除方法。 用于对图像进行均值滤波或中值滤波处理比较的MATLAB代码。
  • 与中
    优质
    《均值滤波与中值滤波》一文探讨了图像处理中的两种常见噪声平滑技术,解释了它们的工作原理、应用场景及其优缺点。 在MATLAB中实现均值滤波和中值滤波的方法可以同时进行操作。
  • 优质
    《中值滤波与均值滤波》是一篇探讨图像处理技术中常用去噪方法的文章。文中详细比较了中值滤波和均值滤波在去除不同类型噪声时的效果,为实际应用提供了理论依据和技术支持。 均值滤波与中值滤波是两种常见的图像处理技术。均值滤波通过计算像素邻域的平均值来平滑图像;而中值滤波则采用邻域内灰度级的中间值进行替代,从而有效去除椒盐噪声。这两种方法各有优势,在不同的应用场景下可以根据需要选择使用。
  • Matlab程序
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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); ```