clc;clear;close all;

im=imread(‘p1.jpg‘);

im = rgb2gray(im);

im=double(im);

im=im/max(im(??);

figure(‘Name‘,‘原圖‘,‘NumberTitle‘,‘off‘);imshow(im,[0,1]);

P1 = imnoise(im,‘gaussian‘,0,0.005); % adding gaussian noise 這里im是原始圖像，添加了均值是0，方差是0.005的高斯噪聲。

figure(‘Name‘,‘高斯噪聲‘,‘NumberTitle‘,‘off‘);imshow(P1,[0,1]);

P2 = imnoise(im,‘salt & pepper‘,0.02); % adding impulse noise 添加鹽和胡椒噪聲，默認(rèn)噪聲密度為0.05。這會(huì)影響大約5％的像素。

figure(‘Name‘,‘椒鹽噪聲‘,‘NumberTitle‘,‘off‘);imshow(P2,[0,1]);

a=[1 1 1;1 1 1;1 1 1]; %定義一個(gè)3X3的全為1的模板

template1=(1/9)*a;

%對(duì)高斯噪聲進(jìn)行濾波操作

imAve=conv2(double(P1),double(template1));% 返回矩陣 a 和 template1 的二維卷積。

figure(‘Name‘,‘高斯噪聲：均值濾波‘,‘NumberTitle‘,‘off‘);imshow(imAve,[0,1]);

imMed=medfilt2(P1,[3,3],‘symmetric‘); %執(zhí)行中值濾波，其中每個(gè)輸出像素包含輸入圖像中相應(yīng)像素周圍的m按n鄰域的中值。

figure(‘Name‘,‘高斯噪聲：中值濾波‘,‘NumberTitle‘,‘off‘);imshow(imMed,[0,1]);

psf=fspecial(‘gaussian‘,3,1); %返回大小為 hsize 的旋轉(zhuǎn)對(duì)稱高斯低通濾波器，標(biāo)準(zhǔn)差為 sigma。

imGau=imfilter(P1,psf,‘conv‘,‘symmetric‘); %根據(jù)一個(gè)或多個(gè)返回大小為 hsize 的旋轉(zhuǎn)對(duì)稱高斯低通濾波器，標(biāo)準(zhǔn)差為 sigma。

figure(‘Name‘,‘高斯噪聲：高斯濾波‘,‘NumberTitle‘,‘off‘);imshow(imGau,[0,1]);

%對(duì)椒鹽噪聲進(jìn)行濾波操作

imAve=conv2(double(P2),double(template1));% 返回矩陣 a 和 template1 的二維卷積。

figure(‘Name‘,‘椒鹽噪聲：均值濾波‘,‘NumberTitle‘,‘off‘);imshow(imAve,[0,1]); title(‘a(chǎn)verage filter‘);

imMed=medfilt2(P2,[3,3],‘symmetric‘); %執(zhí)行中值濾波，其中每個(gè)輸出像素包含輸入圖像中相應(yīng)像素周圍的m按n鄰域的中值。

figure(‘Name‘,‘椒鹽噪聲：中值濾波‘,‘NumberTitle‘,‘off‘);imshow(imMed,[0,1]);

psf=fspecial(‘gaussian‘,3,1); %返回大小為 hsize 的旋轉(zhuǎn)對(duì)稱高斯低通濾波器，標(biāo)準(zhǔn)差為 sigma。

imGau=imfilter(P2,psf,‘conv‘,‘symmetric‘); %根據(jù)一個(gè)或多個(gè)返回大小為 hsize 的旋轉(zhuǎn)對(duì)稱高斯低通濾波器，標(biāo)準(zhǔn)差為 sigma。

figure(‘Name‘,‘椒鹽噪聲：高斯濾波‘,‘NumberTitle‘,‘off‘);imshow(imGau,[0,1]);

原文：https://www.cnblogs.com/lightice/p/14088144.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的matlab平滑窗滤波,matlab实现平滑滤波的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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