均值濾波

主要思想為鄰域平均法，即用幾個像素灰度的平均值來代替每個像素的灰度。有效抑制加性噪聲。

缺點：容易引起圖像模糊，可以對其進行改進，主要避開對景物邊緣的平滑處理。

均值濾波器的缺點是存在著邊緣模糊的問題。對椒鹽噪聲不起作用

P5 = (P1+P2+P3+P4+P5+P6+P7+P8+P9)/9

P5 = (P1+P2+P3+P4+P6+P7+P8+P9)/8? ?方便在硬件上做運算 >>3

matlab代碼

1 clc2 clear3 clear all4 close all5 %%%對圖像做均值濾波處理6 img = imread('1.png');7 figure(1)8 subplot(2,2,1),imshow(img),title('原始圖像')9 %%%將彩色圖像轉(zhuǎn)灰度圖像10 img_gray =rgb2gray(img);11 subplot(2,2,2),imshow(img_gray),title('RGB-GRAY灰度圖像')12 %%%加入椒鹽噪聲13 img_salt=imnoise(img_gray,'salt & pepper',0.05);14 subplot(2,2,3),imshow(img_salt),title('加入椒鹽噪聲后')15 %%%系統(tǒng)自帶的均值濾波 系統(tǒng)自帶的均值濾波輸入?yún)?shù)為2維圖像16 img_mid=filter2(fspecial('average',3),img_salt)/255;17 subplot(2,2,4),imshow(img_mid),title('對噪聲圖像均值濾波后');

Mean_Img = img_salt;

[ROW,COL]= size(Mean_Img);

for r = 2:1:ROW-1

for c = 2:1:COL-1

Mean_Img(r,c) = (img_salt(r-1, c-1) + img_salt(r-1, c) + img_salt(r-1, c+1) + img_salt(r, c-1) + img_salt(r, c) + img_salt(r, c+1) + img_salt(r+1, c-1) + img_salt(r+1, c) + img_salt(r+1, c+1)) / 9;

end

end

figure(2)

imshow(img_mid),title('對噪聲圖像均值濾波后');

總結

以上是生活随笔為你收集整理的matlab调和均值滤波_matlab-均值滤波的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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