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3-D顺序统计滤波器(使用26个邻域)-MATLAB开发

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简介:
本项目采用MATLAB实现了一种基于三维空间中26领域分析的顺序统计滤波算法,用于图像处理中的噪声去除与细节保留。 与 ordfilt2 类似但用于 3D 数据集的函数或dfilt3D 可以作为 3D 中值、最大值或最小值过滤器使用,并且只需稍加修改即可适用于任何其他功能。对于一个大小为 100x100x100 的 uint8 类型的数据集,该函数在 P4 2.4GHz 处理器及配备有 1GB 内存的个人计算机(运行 Windows XP)上大约需要执行 2.75 秒。 或dfilt3D 函数用于对一个数据点周围的所有 26 邻居进行三维顺序统计滤波。函数参数包括: - Vr:返回值 - V0:输入值 - ord:指定排序的阶数,例如 ord = 14 表示中值过滤;ord = 1 表示最小值过滤;对于 [最小值最大值] 过滤器,ord 应设置为 [1,27] - padoption: 类似于 padarray 的选项 该函数由 Olivier Salvado 在凯斯西储大学编写并于 2004 年 8 月 16 日完成。

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客服
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  • 3-D使26)-MATLAB
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    本项目采用MATLAB实现了一种基于三维空间中26领域分析的顺序统计滤波算法,用于图像处理中的噪声去除与细节保留。 与 ordfilt2 类似但用于 3D 数据集的函数或dfilt3D 可以作为 3D 中值、最大值或最小值过滤器使用,并且只需稍加修改即可适用于任何其他功能。对于一个大小为 100x100x100 的 uint8 类型的数据集,该函数在 P4 2.4GHz 处理器及配备有 1GB 内存的个人计算机(运行 Windows XP)上大约需要执行 2.75 秒。 或dfilt3D 函数用于对一个数据点周围的所有 26 邻居进行三维顺序统计滤波。函数参数包括: - Vr:返回值 - V0:输入值 - ord:指定排序的阶数,例如 ord = 14 表示中值过滤;ord = 1 表示最小值过滤;对于 [最小值最大值] 过滤器,ord 应设置为 [1,27] - padoption: 类似于 padarray 的选项 该函数由 Olivier Salvado 在凯斯西储大学编写并于 2004 年 8 月 16 日完成。
  • MATLAB中的均值
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    本简介探讨了在MATLAB环境下实现图像处理中常用的邻域均值滤波技术。通过滑动窗口计算像素邻域内的平均值来平滑图像和减少噪声,提供了源代码示例及应用说明。 在MATLAB中进行邻域均值滤波处理时有两种情况:一种是不超出图像边界的情况;另一种是在超过边界的情况下用0填充来处理。
  • 平均与模板
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    本文章介绍了邻域平均滤波和模板滤波两种图像处理技术的基本原理、应用场景及优缺点,旨在为初学者提供清晰的理解。 不同模板的平滑滤波处理后图像中的噪声消失了,但图像变得模糊。
  • LC参数设-MATLAB
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    本项目提供了一个MATLAB工具箱用于设计LC滤波器,支持多种参数计算与优化。通过该程序可以快速准确地进行滤波器的设计和分析。 在设计LC滤波器时,需要确定电感L值和电容C值的大小。这些参数的选择对于滤波器的工作频率范围、通带内的衰减特性以及阻带中的抑制效果至关重要。合适的L值与C值能够确保电路满足特定应用的需求,如信号处理或电源去噪等场景下的性能要求。 在确定具体的L值和C值时,需要考虑以下因素: 1. 滤波器类型(低通、高通、带通或者带阻); 2. 工作频率范围以及中心频率点; 3. 期望的滤波特性曲线形状,如陡峭度或平坦度等。 综上所述,在设计LC滤波器时需要仔细选择合适的L值和C值来满足特定应用的需求。
  • MATLAB-Kalman
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    本课程专注于使用MATLAB进行Kalman滤波器的设计与实现,涵盖基础理论及实际应用案例,帮助学员掌握Kalman滤波技术。 在MATLAB环境中,“matlab开发-Kalmanfilters”是一个涉及使用卡尔曼滤波器进行数据处理与预测的项目。该项目包括三种不同的卡尔曼滤波实现方式,这些方法均基于Durbin和Koopman(2012年)的研究成果。这几种滤波技术是信号处理及系统估计领域的重要工具,尤其适用于含有噪声的动态系统的数据分析。 **一、卡尔曼滤波器理论** 由Rudolf E. Kalman在1960年提出的卡尔曼滤波是一种最优线性估计算法,它通过结合状态方程和观测方程,并利用递归算法不断更新系统状态估计,在存在噪声的情况下提供最优化的预测。 **二、Durbin与Koopman改进** Durbin和Koopman(2012)对卡尔曼滤波器进行了扩展。他们提出了适用于非线性问题的扩展卡尔曼滤波器(EKF)和无迹卡尔曼滤波器(UKF),通过不同的方法近似非线性函数,以更好地适应复杂系统。 **三、文件详解** - **kfs_sq.m**: 一种最小化平方误差版本的卡尔曼滤波实现。 - **kfs_dk_uni.m**: 这可能是一个无迹卡尔曼滤波器实现,专门针对特定类型的非线性系统设计。 - **kfs_dk.m**: Durbin和Koopman的基本卡尔曼滤波器算法核心部分。 - **inputs.mat**: 包含初始状态、模型参数及观测数据的MATLAB文件。 - **license.txt**: 规定了项目代码使用与分发规则。 **四、Simulink基础** 标签“Simulink基础”表明,这些滤波技术可以集成到MATLAB Simulink环境中。通过此工具,用户能够直观地建立模型,并与其他组件进行交互操作。 **五、应用领域** 卡尔曼滤波器广泛应用于导航、航空航天工程控制系统、图像处理和生物医学信号处理等多个行业。该项目提供的MATLAB实现为研究者及工程师提供了实验平台,帮助理解和调整滤波性能。利用Simulink仿真与验证功能,则能进一步加深对这些技术的理解。 通过深入学习和实践这些代码,不仅可以掌握卡尔曼滤波器的基本原理,还能了解Durbin和Koopman的最新进展,在信号处理和系统估计领域提高专业技能方面具有重要意义。
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    简介:本文介绍了在图像处理中基于3x3邻域窗口应用的中值滤波算法,有效去除噪声同时保持边缘信息。 中值滤波器可以使用可变大小的窗口进行操作。在MATLAB中,可以使用`medfilt2`函数实现中值滤波。
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  • MATLAB代码: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。