matlab添加高斯噪声再进行中值滤波,用matlab，选一幅图像，加入椒盐噪声后，对其进行中值滤波和均值滤波，对比其效果。...

1、中值滤波2113的原理：对于一串连续输入的信号5261(量化后是一组数据)4102。如下图所示，1653是输入的原信号。中值滤波的原理为，重新计算每一个x的输出值(y)，新的输出值。相当于y=new(x)，new的操作是，从在以x为中心，长度为2k的原信号中(区间为[x-k+1,x+k])，提取出这段区间内中间的那个值，作为y=new(x)的结果。2、举例来说，输入：Y[1-10]:1,2,3,4,5,6,7,8,9,10.取区间2k=4,所以k=2;执行中值滤波K=中值滤波(Y)、由x-k+1>=1，所以当k=2时，x>=2、滤波时：K[1]=Y[1]K[2]=(Y[1]、Y[2]、Y[3]、Y[4])的中间值，即为2或3。3、matlab的中值滤波实现方式：调用函数：A=medfilt1(B,n)、B为输入信号，A为滤波后的信号，即结果。4、对于输入信号(最开头的图)，以下分别为设置区间n=8和n=16得到的滤波图像。中值滤波可以过滤尖峰脉冲。目的在于我们对于滤波后的数据更感兴趣。滤波后的数据保留的原图像的变化趋势，同时去除了尖峰脉冲对分析造成的影响，原发布者:一团糟钨灾中值滤波原理2113及MATLAB实现摘要：5261图像是一种重要的信息源，通过图像处4102理可以帮助人们了解信息的内1653涵。本文将纯净的图像加入椒盐噪声,然后采用中值滤波的方法对其进行去噪。中值滤波是一种常用的非线性信号处理技术，在图像处理中，它对滤除脉冲干扰噪声最为有效。文章阐述了中值滤波的原理、算法以及在图像处理中的应用。MATLAB是一种高效的工程计算语言，在数据处理、图像处理、神经网络、小波分析等方面都有广泛的应用。关键词：图像,中值滤波,去噪,MATLAB1.引言20世纪20年代,图像处理首次得到应用。上个世纪60年代中期,随着计算机科学的发展和计算机的普及,图像处理得到广泛的应用。60年代末期,图像处理技术不断完善,逐渐成为一个新兴的学科。图像处理中输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像。为了改善图像质量,从图像中提取有效信息,必须对图像进行去噪预处理。根据噪声频谱分布的规律和统计特征以及图像的特点,出现了多种多样的去噪方法。经典的去噪方法有：空域合成法,频域合成法和最优合成法等,与之适应的出现了许多应用方法,如均值滤波器,中值滤波器,低通滤波器,维纳滤波器,最小失真法等。这些方法的广泛应用,促进数字信号处理的极大发展,显著提高了图像质量。2.中值滤波在图像滤波中，常用的方法是线性滤波技术和非线性滤波技术，线性滤波以其完美的理论基础，数学处理简单、易于采用和硬件实现等优点，一直在图像滤波领域中占有重要的地位。线性，中值滤2113波medfilt2，用法B = medfilt2(A, [m n])你的5261两点错误一、4102输入图像A，应该是二维1653矩阵你用输入图像b是由imread得到的a加上噪声得到的而imread读到的图像a通常是3维rgb图，是三维矩阵直接用medfilt2是不对的，可以先用rgb2gray(a)将a先转换为灰度矩阵二、中值滤波也要指定滤波模版的大小medfilt2需要两个输入参数，第一个是图像A第二个参数需要输入一个长度是二的向量，[m n]指定模版的大小，m行n列本回答被提问者和网友采纳，补充下：二、中2113值滤波medfilt2并不一定需5261要指定4102[m n]，不指定的话默认为[3 3]。参见：1653B = medfilt2(A) performsmedian filtering of the matrix A using the default3-by-3 neighborhoodwww.mh456.com防采集。

%%中值I=imread('lena.bmp'); %读原图J1=imnoise(I,'salt & pepper',0.02); %加均2113值为0，方5261差为0.02的椒4102盐噪声J2=imnoise(I,'gaussian',0.02); %加均值为0，方差为0.02的高斯噪声。subplot(2,2,1),imshow(J1); %显示1653有椒盐噪声图像subplot(2,2,2),imshow(J2); %显示有高斯噪声图像I1= medfilt2(J1,[5,5]); %对有椒盐噪声图像进行5×5方形窗口中值滤波I2= medfilt2(J2,[5,5]); %对有高斯噪声图像进行5×5方形窗口中值滤波subplot(2,2,3),imshow(I1); %显示有椒盐噪声图像的滤波结果subplot(2,2,4),imshow(I2); %显示有高斯噪声图像的滤波结果 %%均衡I=imread('lena.bmp'); %将图读入到Iimshow(I); %显示图像figure,imhist(I); %直方图I2=histeq(I); %均衡化figure;imshow(I2); %处理后图像显示figure;imhist(I2); %均衡化后直方图imwrite(I2,'lena2.bmp'); %保存图像

均值滤波器是一种最常用的线性低通平滑滤波器，可抑制图像中的加性噪声，但同时也使图像变得模糊；中值滤波器是一种最常用的非线性平滑滤波器，可消除图像中孤立的噪声点，又可产生较少的模糊。

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