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利用加权迭代截断均值滤波器的WITM滤波器(MATLAB开发)。

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简介:
这里提供了一系列代码,涵盖了多种类型的加权迭代截断算术平均滤波器(WITM)过滤器。这些过滤器旨在提供广泛的过滤功能。通过对极端样本进行迭代截断,WITM 滤波器的输出能够迅速收敛至加权中值。 采用合适的停止准则,使得 WITM 滤波器兼具加权平均滤波器和中值滤波器的优势,从而在特定应用场景下表现优于这两种滤波器。为了适应不同的需求,设计了三种不同的结构来实现 WITM 滤波器:低通滤波器、带通滤波器以及高通滤波器。本文详细介绍了并分析了这些过滤器的关键特性。提供的演示代码包括:1)一个低通 WITM 滤波器;2)一个带通 WITM 滤波器;3)一个高通 WITM 滤波器,以及4)一个专门用于图像去噪的 WITM 滤波器。此外,一些额外的演示代码可以参考快速迭代截断算术平均过滤器 (FITM) 的代码资源:https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/48583-fast-iterative-truncated-arithmetic-mean-filter--fitm-filter, 以及 ITTM 过滤器相关资源。

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客服
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  • 基于WITM)-matlab实现
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    简介:本文介绍了基于加权迭代截断的均值滤波器(WITM)及其MATLAB实现方法。该算法能够有效去除图像噪声,同时保持图像细节和边缘信息。 本段落提供了一类名为加权 ITM (WITM) 过滤器的丰富过滤器代码。通过迭代截断极端样本,WITM 滤波器输出收敛到加权中值。适当的停止标准使 WITM 滤波器具有加权平均滤波器和中值滤波器的优点,在某些应用中优于两者。设计了三种结构以使 WITM 滤波器成为低通、带通和高通滤波器,并介绍了这些过滤器的特性。演示代码包括:1)低通WITM滤波器,2)带通WITM滤波器,3)高通WITM滤波器以及4) 用于图像去噪的 WITM 滤波器。一些进一步的演示代码可以在快速 ITM 过滤器和 ITTM 过滤器的相关资源中找到。
  • -MATLAB.pdf
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    本PDF文档介绍了加权中值滤波器的设计与实现,并提供了基于MATLAB的详细代码和应用示例。适合图像处理领域的学习与研究参考。 这是加权中值滤波器,感谢 Sajid Khan 在之前版本的代码中进行的更正。
  • :基于掩码-MATLAB
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    本文介绍了一种基于加权掩码的加权中值滤波器设计,并提供了MATLAB实现代码。该方法在图像处理领域有广泛应用,尤其适用于噪声抑制与边缘保持。 加权中值滤波器与普通中值滤波器相似,但其掩码包含权重(或特定数值),通过计算平均值得到结果。执行加权中值滤波的步骤如下:1)设定一个3x3的加权掩模;2)将此面罩置于图像左上角位置;3)进行卷积运算后,对9个像素值按升序或降序排序;4)从这九个数值中选取中间数(即中位数);5)将这个中位数放置在中心点处;6)移动掩模继续处理图像的其他部分。
  • 基于邻域算法
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    本研究提出了一种基于邻域均值的迭代加权中值滤波算法,通过动态调整权重有效去除图像噪声的同时保持边缘细节。 为了改进现有滤波算法在噪声检测与去除方面的不足,本段落提出了一种基于邻域均值的迭代加权中值滤波算法。该方法分别对噪声检测和去除过程进行了优化。首先,利用噪声的灰度特征进行初步识别;接着,根据相邻像素的相关性采用局部区域的平均值进一步确认噪声位置。在去除步骤中,则采用了以高斯分布为基础的加权方案,并通过迭代的方式使用邻域内有效信号点的加权中间值来替换掉检测到的噪点。实验结果表明,相较于现有的滤波技术,本段落所提出的算法展现出更优的去噪效果,在维持较高信噪比的同时还能更好地保留图像中的纹理细节。
  • MATLAB码:针对微MATLAB
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    这段内容介绍了一系列用于设计和分析微波滤波器的MATLAB代码。通过这些资源,工程师和技术人员能够高效地进行模拟、优化及测试各种微波滤波器性能参数。 生成微波滤波器的频率响应涉及一系列复杂的步骤和技术细节。这个过程通常包括设计合适的拓扑结构、选择恰当的元件参数以及使用仿真软件进行验证。最终目标是确保滤波器在指定频段内具有理想的通带和阻带特性,从而满足特定应用的需求。
  • MATLAB和中
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    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算法:平、移动平、低通和卡尔曼
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    本文章介绍了MATLAB中常用的四种滤波算法,包括平均滤波器、移动平均滤波器、低通滤波器及卡尔曼滤波器的原理与应用。 Filter_algorithm_by_MATLAB 是一个关于MATLAB滤波算法的代码示例。参考材料指出,若要理解卡尔曼滤波器,则需要具备线性代数、概率论及统计学的基础知识。
  • 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
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    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和中码.m
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    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。