素素 小黄豆:发个MatLab?自编的?均值滤波、中值滤波、高斯滤波?图
发个MatLab 自编的 均值滤波、中值滤波、高斯滤波 图
(2010-03-07 19:51:26)杂谈
虽然matlab里面有这些函数,但是攀立民老师要求自己编写,计算机视觉上有这个实验,到网上找了半天才零散的找到一些碎片,还是整理以后发上来吧!MatLab自编的均值滤波、中值滤波、高斯滤波 图像处理函数。
%自编的均值滤波函数。x是需要滤波的图像,n是模板大小(即n×n)
function d=avefilt(x,n)
a(1:n,1:n)=1;
p=size(x);
x1=double(x);
x2=x1;
%A(a:b,c:d)表示A矩阵的第a到b行,第c到d列的所有元素
for i=1:p(1)-n+1
end
%未被赋值的元素取原值
d=uint8(x2);
%自编的中值滤波函数。x是需要滤波的图像,n是模板大小(即n×n)
function d=midfilt(x,n)
p=size(x);
x1=double(x);
x2=x1;
for i=1:p(1)-n+1
end
%未被赋值的元素取原值
d=uint8(x2);
%自编的高斯滤波函数,S是需要滤波的图象,n是均值,k是方差
function d=gaussfilt(k,n,s)
Img = double(s);
n1=floor((n+1)/2);%计算图象中心
for i=1:n
end
%生成高斯序列b。
Img1=conv2(Img,b,'same'); %用生成的高斯序列卷积运算,进行高斯滤波
d=uint8(Img1);
%此为程序主文件,包含主要功能单元,以及对子函数进行调用
try
%实验步骤一:彩色、灰度变换
h=imread('photo.jpg'); %读入彩色图片
c=rgb2gray(h); %把彩色图片转化成灰度图片,256级
figure,imshow(c),title('原始图象'); %显示原始图象
g=imnoise(c,'gaussian',0.1,0.002);
figure,imshow(g),title('加入高斯噪声之后的图象');
%实验步骤二:用系统预定义滤波器进行均值滤波
n=input('请输入均值滤波器模板大小\n');
A=fspecial('average',n);
Y=filter2(A,g)/255;
figure,imshow(Y),title('用系统函数进行均值滤波后的结果'); %显示滤波后的图象
%实验步骤三:用自己的编写的函数进行均值滤波
Y2=avefilt(g,n);
figure,imshow(Y2),title('用自己的编写的函数进行均值滤波之后的结果'); %显示滤波后的图象
%实验步骤四:用Matlab系统函数进行中值滤波
n2=input('请输入中值滤波的模板的大小\n');
Y3=medfilt2(g,[n2 n2]);
figure,imshow(Y3),title('用Matlab系统函数进行中值滤波之后的结果');
%实验步骤五:用自己的编写的函数进行中值滤波
Y4=midfilt(g,n2);
figure,imshow(Y4),title('用自己编写的函数进行中值滤波之后的结果');
%实验步骤六:用matlab系统函数进行高斯滤波
n3=input('请输入高斯滤波器的均值\n');
k=input('请输入高斯滤波器的方差\n');
A2=fspecial('gaussian',k,n3);
Y5=filter2(A2,g)/255;
figure,imshow(Y5),title('用Matlab函数进行高斯滤波之后的结果');
%实验步骤七:用自己编写的函数进行高斯滤波
Y6=gaussfilt(n3,k,g);
figure,imshow(Y6),title('用自编函数进行高斯滤波之后的结果');
catch
end