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均值滤波算法

均值滤波是典型的线性滤波算法,它是指在图像上对目标像素给一个模板,该模板包括了其周围的临近像素(以目标象素为中心的周围8个像素,构成一个滤波模板,即去掉目标像素本身),再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。均值滤波是典型...

均值滤波:是把每个像素都用周围的8个像素来做均值操作,幅值近似相等且随机分布在不同位置上,这样可以平滑图像,速度较快,算法简单。但是无法去掉噪声,只能微弱的减弱它。中值滤波:常用的非线性滤波方法 ,也是图像处理技术中最常用的预处理...

方法一:filter2 clear all; I=imread('lena.bmp'); %读入预处理图像 imshow(I) %显示预处理图像 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(...

5*5的均值滤波代码 w2=fspecial('average',[5 5]); %% 先定义一个滤波器 h=imfilter(a,w2,'replicate'); %%让图像通过滤波器 imshow(h); imwrite(h,'8.jpg'); 中值的暂时还不会

均值滤波是对图像进行累加求和运算,而锐化是对图像进行逆运算:差分,其本质就是提高边缘像素的反差。因此锐化就可以增强图像边缘,让模糊图像变得清晰(如果觉得对就给分吧O(∩_∩)O)

随便写了一个方法,没优化,运行速度有点慢。对于图像范围边界,只跟图像内部点做均值。 clear all clc A=imread('manuo1.jpg'); A=im2double(A); subplot(1,2,1) imshow(A); [line,row]=size(A); lines=0; rows=0; linee=0; rowe=0; temp=0; B=...

均值还不简单,连续取几个数据做下平均作为当前采集值。。。。

其实都可以对彩色图像处理的,只是matlab里面的实现不一致。均值滤波和中值滤波matlab函数只考虑了单通道当然就必须转换成灰度图像;小波降噪的matlab函数不知道你是用的那个,肯定也需要把三通道的彩色图像先转换成单通道,分别去噪以后再整合...

用matlab,中值滤波函数B=medfilt2(A); 均值滤波是用卷积实现的。设置一个3x3的矩阵,每个元素都是1/9。 B=filter2(B,A)%实际上filter2函数就是进行了一次2维卷积。可以用conv2替换。

unsigned char WINAPI GetMedianNum(unsigned char * bArray, int iFilterH,int iFilterW) { /* unsigned char m = mid( mid(bArray[0],bArray[1],bArray[2]), mid(bArray[3],bArray[4],bArray[5]), mid(bArray[6],bArray[7],bArray[8])); retur...

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