2024年6月2日发(作者:)
%均值滤波
%方法一:filter2
clear all;
figure
I=rgb2gray(imread(''));
I=imnoise(I,'salt & pepper',0.1); %加入椒盐噪声
K1=filter2(fspecial('average',3),I)/255; %进行3*3均值滤波
K2=filter2(fspecial('average',5),I)/255; %进行5*5均值滤波
K3=filter2(fspecial('average',7),I)/255; %进行7*7均值滤波
subplot(2,2,1),imshow(I),title('椒盐噪声图'); %显示原图像
subplot(2,2,2),imshow(K1),title('3*3均值滤波图像');
subplot(2,2,3),imshow(K2),title('5*5均值滤波图像');
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subplot(2,2,4),imshow(K3),title('7*7均值滤波图像');
%方法二 双循环语句,移动平均法
%均值滤波
clc,clear;
figure
f=rgb2gray(imread(''));
subplot(2,2,1),imshow(f),title('原图');
f1=imnoise(f,'gaussian',0.002,0.0008);
subplot(2,2,2),imshow(f1),title('高斯噪声图');
k1=floor(3/2)+1;
k2=floor(3/2)+1;
X=f1;
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[M,N]=size(X);
uint8 Y=zeros(M,N);
funBox=zeros(3,3);
for i=1:M-3
for j=1:N-3
funBox=X(i:i+3,j:j+3);
s=sum(funBox(:));
h=s/16;
Y(i+k1,j+k2)=h;
end;
end;
Y=Y/255;
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subplot(2,2,3),imshow(Y),title('均值滤波图');
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