• 设为首页
  • 点击收藏
  • 手机版
    手机扫一扫访问
    迪恩网络手机版
  • 关注官方公众号
    微信扫一扫关注
    迪恩网络公众号

发个MatLab 自编的 均值滤波、中值滤波、高斯滤波 图像处理函数 ...

原作者: [db:作者] 来自: [db:来源] 收藏 邀请
虽然matlab里面有这些函数,但是攀立民老师要求自己编写,计算机视觉上有这个实验,到网上找了半天才零散的找到一些碎片,还是整理以后发上来吧!
MatLab自编的均值滤波、中值滤波、高斯滤波 图像处理函数。 %自编的均值滤波函数。x是需要滤波的图像,n是模板大小(即n×n) function d=avefilt(x,n) a(1:n,1:n)=1;   %a即n×n模板,元素全是1 p=size(x);   %输入图像是p×q的,且p>n,q>n x1=double(x); x2=x1; %A(a:b,c:d)表示A矩阵的第a到b行,第c到d列的所有元素 for i=1:p(1)-n+1 for j=1:p(2)-n+1 c=x1(i:i+(n-1),j:j+(n-1)).*a;  %取出x1中从(i,j)开始的n行n列元素与模板相乘 s=sum(sum(c));                 %求c矩阵(即模板)中各元素之和 x2(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2)=s/(n*n); %将模板各元素的均值赋给模板中心位置的元素 end end %未被赋值的元素取原值 d=uint8(x2); %自编的中值滤波函数。x是需要滤波的图像,n是模板大小(即n×n) function d=midfilt(x,n) p=size(x);   %输入图像是p×q的,且p>n,q>n x1=double(x); x2=x1; for i=1:p(1)-n+1 for j=1:p(2)-n+1 c=x1(i:i+(n-1),j:j+(n-1));  %取出x1中从(i,j)开始的n行n列元素,即模板(n×n的) e=c(1,:);      %是c矩阵的第一行 for u=2:n e=[e,c(u,:)];     %将c矩阵变为一个行矩阵 end mm=median(e);      %mm是中值 x2(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2)=mm;   %将模板各元素的中值赋给模板中心位置的元素 end end %未被赋值的元素取原值 d=uint8(x2); %自编的高斯滤波函数,S是需要滤波的图象,n是均值,k是方差 function d=gaussfilt(k,n,s) Img = double(s); n1=floor((n+1)/2);%计算图象中心 for i=1:n for j=1:n b(i,j) =exp(-((i-n1)^2+(j-n1)^2)/(4*k))/(4*pi*k); end end %生成高斯序列b。 Img1=conv2(Img,b,\'same\'); %用生成的高斯序列卷积运算,进行高斯滤波 d=uint8(Img1); %此为程序主文件,包含主要功能单元,以及对子函数进行调用 try %实验步骤一:彩色、灰度变换 h=imread(\'photo.jpg\'); %读入彩色图片 c=rgb2gray(h); %把彩色图片转化成灰度图片,256级 figure,imshow(c),title(\'原始图象\'); %显示原始图象 g=imnoise(c,\'gaussian\',0.1,0.002);  %加入高斯噪声 figure,imshow(g),title(\'加入高斯噪声之后的图象\');  %显示加入高斯噪声之后的图象 %实验步骤二:用系统预定义滤波器进行均值滤波 n=input(\'请输入均值滤波器模板大小\n\'); A=fspecial(\'average\',n);  %生成系统预定义的3X3滤波器 Y=filter2(A,g)/255;           %用生成的滤波器进行滤波,并归一化 figure,imshow(Y),title(\'用系统函数进行均值滤波后的结果\'); %显示滤波后的图象 %实验步骤三:用自己的编写的函数进行均值滤波 Y2=avefilt(g,n);     %调用自编函数进行均值滤波,n为模板大小 figure,imshow(Y2),title(\'用自己的编写的函数进行均值滤波之后的结果\'); %显示滤波后的图象 %实验步骤四:用Matlab系统函数进行中值滤波 n2=input(\'请输入中值滤波的模板的大小\n\'); Y3=medfilt2(g,[n2 n2]);   %调用系统函数进行中值滤波,n2为模板大小 figure,imshow(Y3),title(\'用Matlab系统函数进行中值滤波之后的结果\');  %显示滤波后的图象 %实验步骤五:用自己的编写的函数进行中值滤波 Y4=midfilt(g,n2);      %调用自己编写的函数进行中值滤波, figure,imshow(Y4),title(\'用自己编写的函数进行中值滤波之后的结果\'); %实验步骤六:用matlab系统函数进行高斯滤波 n3=input(\'请输入高斯滤波器的均值\n\'); k=input(\'请输入高斯滤波器的方差\n\'); A2=fspecial(\'gaussian\',k,n3);      %生成高斯序列 Y5=filter2(A2,g)/255;              %用生成的高斯序列进行滤波 figure,imshow(Y5),title(\'用Matlab函数进行高斯滤波之后的结果\');    %显示滤波后的图象 %实验步骤七:用自己编写的函数进行高斯滤波 Y6=gaussfilt(n3,k,g);  %调用自己编写的函数进行高斯滤波,n3为均值,k为方差 figure,imshow(Y6),title(\'用自编函数进行高斯滤波之后的结果\');      %显示滤波后的图象 catch           %捕获异常 disp(lasterr);     %如果程序有异常,输出 end

鲜花

握手

雷人

路过

鸡蛋
该文章已有0人参与评论

请发表评论

全部评论

专题导读
上一篇:
matlab对信号的滤波方法发布时间:2022-07-18
下一篇:
Matlab图像处理——中值滤波medfilt2问题解决发布时间:2022-07-18
热门推荐
阅读排行榜

扫描微信二维码

查看手机版网站

随时了解更新最新资讯

139-2527-9053

在线客服(服务时间 9:00~18:00)

在线QQ客服
地址:深圳市南山区西丽大学城创智工业园
电邮:jeky_zhao#qq.com
移动电话:139-2527-9053

Powered by 互联科技 X3.4© 2001-2213 极客世界.|Sitemap