MATLAB图像处理之图像的均值滤波和中值滤波(附代码) | 社區大學終身學習網
![MATLAB图像处理之图像的均值滤波和中值滤波(附代码)](https://i.imgur.com/1IaoGs0.jpg)
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图像的平滑、锐化都是利用掩模操作来完成的。通过掩模操作实现一种邻域运算,待处理像素点的结果由邻域的图像像素以及相应的与邻域有相同维数的子图像得到。这些子图像被称为滤波器、掩模、核、模板或窗口; 掩模运算的数学含义是卷积(或互相关)运算; 掩模子图像中的值是系数值,而不是灰度值; 卷积示例图: 一般来说,在MN的图像f(x,y)上,用mn大小的滤波器掩模进行线性滤波由下式给出: 模板为1*5的中值滤波和均值滤波的对比:
均值滤波简单来说就是对某个区域内的像素值取平均值代替原像素值 常用的3*3的滤波器掩模为: 一幅M×N的图像经过m×n的加权均值滤波器滤波的过程可由下式给出:
一般选取n*n的模板,便于运算,下面给出示例代码:
img = imread(); [M , N] = size(img);%图片尺寸 img_result = zeros(M, N);%预生成,提高速度 muban_size = 3;%模板尺寸 expand_size = floor(muban_size / 2);%扩展尺寸 muban = 1 / (muban_size * muban_size) .* ones(muban_size, muban_size); expand_img = double(wextend(2D,zpd, img, expand_size));%扩展0,转double为了矩阵运算 for i=1:M for j=1:N ave = sum( sum( expand_img(i:i+muban_size-1,j:j+muban_size-1) .* muban)); %取出扩展元素与模板相乘,并求矩阵元素之和 img_result(i,j) = ave; end end img_result = uint8(img_result);%转int8,图像 subplot(1 ,2, 1); title(原图像) imshow(img) subplot(1...
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