数字图像平滑滤波在MATLAB上的实现
基于MATLAB的图像平滑算法实现及应用要点
p ( z ) = ⎨ pb ⎪ 0目录1. 3 图像噪声一幅图像在获取和传输等过程中，会受到各种各样噪声的干扰，其主要来源有三：一为在光电、电磁转换过程中引入的人为噪声；二为大气层电（磁）暴、闪电、电压、浪涌等引起的强脉冲性冲激噪声的干扰；三为自然起伏性噪声，由物理量的不连续性或粒子性所引起，这类噪声又可分成热噪声、散粒噪声等。
一般在图像处理技术中常见的噪声有：加 性 噪 声 、 乘 性 噪 声 、 量 化 噪 声 、“ 盐 和 胡 椒 ” 噪 声 等 。
下面介绍两种主要的噪声。
1、 高 斯 噪 声这种噪声主要来源于电子电路噪声和低照明度或高温带 来 的 传 感 器 噪 声 ,也 称 为 正 态 噪 声 ,是 在 实 践 中 经 常 用 到的 噪 声 模 型 。
高 斯 随 机 变 量 z 的 概 率 密 度 函 数 (PDF)由 下 式给出:p ( z ) = 1 / 2π σ exp{ - ( z - μ ) 2 / 2σ 2 }其 中 , z 表 示 图 像 像 元 的 灰 度 值 ;μ 表 示 z 的 期 望 ;σ 表 示z 的标准差。
2、 椒 盐 噪 声主要来源于成像过程中的短暂停留和数据传输中产生的 错 误 。
其 PDF 为 ：⎧ pa ⎪ ⎩z = a z = b 其他如 果 b > a, 灰度值 b 在 图 像 中 显 示 为 一 亮 点 ,a 值 显示为一暗点。
如果Pa和图像均不为零,在图像上的表现类似于随机分布图像上的胡椒和盐粉微粒,因此称为椒盐噪声。
当Pa为零时,表现为“盐”噪声;当Pb为零时,表现为“胡椒”噪声。
图像中的噪声往往是和信号交织在一起的尤其是乘性噪声，如果平滑不当，就会使图像本身的细节如边缘轮廓‘线条等模糊不清，从而使图像质量降低。
⎪1/ M ∑ f (m , n )⎩ m ,第二章、图像平滑方法2. 1 空域低通滤波将空间域模板用于图像处理，通常称为空间滤波，而空间域模板称为空间滤波器。
图像边沿平滑处理的matlab实现
图像边沿平滑处理的matlab实现完成图像处理的算法：1、读⼊⽂件通过matlab读取图像⽂件。
2、获取蒙版对图像进⾏逐点扫描，当点的三个通道值⾄少有⼀个⼩于阈值时让这个点变为纯⿊⾊。
如图，可见此时的蒙版中⼼有空缺，且边缘有噪声⽽且有粘连⼩块。
为了消除这些噪声和⼩块，我们对图像的蒙版进⾏腐蚀和扩张操作。
3、对蒙版进⾏腐蚀应⽤matlab的腐蚀函数，选择腐蚀的结构元素为11*11的全1矩阵，对图像进⾏腐蚀操作，腐蚀后，图像缩⼩，边缘变得平滑。
腐蚀后效果如图：4、对图像进⾏扩张操作将图像复原到原始蒙版，该扩张或丢失边缘信息，正好删除掉噪声和多余的⼩块。
进⾏扩张所⽤的结构元素和腐蚀所⽤的结构元素相同。
可以明显看到边缘得到改善。
扩张后效果如图：5、⽤蒙版遮罩⽣成图像利⽤蒙版的遮罩⽅式，通过原图⽣成新的图像。
能明显看出边沿的噪声和多余⼩块被去除。
产⽣的图像如下图：6、调整图像⼤⼩⾸先通过getFrame函数得到图像的边框，该函数的原理是从上下左右四个⽅向对图像进⾏逼近，记录四个边缘的位置，以便计算缩放的⼤⼩。
原理如下图：在获得了边框后，将框内的图像进⾏⼀个缩放，使该⼦图像的长或宽和原图⼀致，再⽤空⽩补齐另外⼀个⽅向。
最后达到缩放后的图像如下：附matlab程序：附1：main.minputFilePrefix = 'datacache\\';outFilePrefix = 'output\\';fileNamePrefix = 'dst_';picNum = 79;pxmin = 10000000;pdxmax = 0;pymin = 10000000;pdymax = 0;for p = 0:picNum-1if(p<10)fileName = sprintf('%s0%d.jpg',fileNamePrefix,p);else fileName = sprintf('%s%d.jpg',fileNamePrefix,p);end;inputFilePath = [inputFilePrefix fileName];outputFilePath = [outFilePrefix fileName];BW = imread(inputFilePath);[BW1 mask] = getSmoothImage(BW,230);[px py pdx pdy] = getFrame(mask);pxmin = min(pxmin,px);pdxmax = max(pdxmax,pdx);pymin = min(pymin,py);pdymax = max(pdymax,pdy);imwrite(BW1,outputFilePath,'jpg');pend%重新调整⼤⼩for p = 0:picNum-1if(p<10)fileName = sprintf('%s0%d.jpg',fileNamePrefix,p);else fileName = sprintf('%s%d.jpg',fileNamePrefix,p);end;inputFilePath = [outFilePrefix fileName];outputFilePath = [outFilePrefix fileName];I = imread(inputFilePath);INew = reScale(I,pxmin,pdxmax,pymin,pdymax);imwrite(INew,outputFilePath,'jpg');imshow(INew);pEnd附2：getSmoothImage.mfunction [ BW1 mask ] = getSmoothImage( BW,threshold )%GETSMOOTHIMAGE Summary of this function goes here% Detailed explanation goes here% 该函数⾸先得到图形的蒙版，然后对蒙版进⾏腐蚀和扩张，最后利⽤蒙版收缩和扩张 HEIGHT = size(BW,1);WIDTH = size(BW,2);mask = zeros(HEIGHT,WIDTH,'uint8');%得到蒙版threshold = 230;for i = 1:HEIGHTfor j = 1:WIDTHif(BW(i,j,1)>threshold&&BW(i,j,2)>threshold&&BW(i,j,3)>threshold)mask(i,j) = 255;endendend%腐蚀扩张蒙版SE = strel('square',11);mask = imdilate(mask,SE);mask = imerode(mask,SE);%利⽤蒙版遮罩获取图像BW1 = BW;for i = 1:HEIGHTfor j = 1:WIDTHif(mask(i,j) == 255)BW1(i,j,1) = 255;BW1(i,j,2) = 255;BW1(i,j,3) = 255;endendendend附3：getFrame.mfunction [ x,y,dx,dy ] = getFrame( mask )%GETFRAME Summary of this function goes here % Detailed explanation goes here获取图像外框backGroundColor = 255;found = false;for i = 1:size(mask,1)for j = 1:size(mask,2)if(mask(i,j) ~= backGroundColor)y = i;found = true;break;endendif foundbreak;endendfound = false;for i = 1:size(mask,1)for j = 1:size(mask,2)if(mask(size(mask,1)-i+1,j) ~= backGroundColor) dy = size(mask,1)-i+1-y;found = true;break;endendif foundbreak;endendfound = false;for i = 1:size(mask,2)for j = 1:size(mask,1)if(mask(j,i) ~= backGroundColor)x = i;found = true;break;endendif foundbreak;endendfound = false;for i = 1:size(mask,2)for j = 1:size(mask,1)if(mask(j,size(mask,2)-i+1) ~= backGroundColor)dx = size(mask,2)-i+1-x;found = true;break;endendif foundbreak;endendend附4：reScale.mfunction [ INew ] = reScale(I,pxmin,pdxmax,pymin,pdymax) %RESCALE Summary of this function goes here% Detailed explanation goes hereglobal WIDTH;global HEIGHT;ISub = I(pymin:pymin+pdymax,pxmin:pxmin+pdxmax,:);ISubScaled = imresize(ISub,min(WIDTH/pdxmax,HEIGHT/pdymax));INew = 255*ones(HEIGHT,WIDTH,3,'uint8');copyWidth = min(size(ISubScaled,2),WIDTH);copyHeight = min(size(ISubScaled,1),HEIGHT);if(copyWidth==WIDTH)pstarty = max(1,floor((HEIGHT-copyHeight)/2));pstartx = 1;elsepstartx = max(1,floor((WIDTH-copyWidth)/2));pstarty = 1;endt = ISubScaled(1:copyHeight,1:copyWidth,1);%INew(pstarty:pstarty+copyHeight-1,pstartx:pstartx+copyWidth-1,3) = t;for i = 1:copyHeightfor j = 1:copyWidthINew(pstarty+i-1,pstartx+j-1,:) = ISubScaled(i,j,:);endendend附:5：在探索过程中所写的⼀些函数：1、获取主体中的像素点：通过getRect函数，通过逐⾏扫描，依次查找不是纯⽩⾊的点，在找到这个点之后，搜索以这个点为左上定点以estimateLength为边长的矩形，统计出纯⽩点和⾮纯⽩点的⽐例，让这个⽐例达到⼀个阈值时，我们认为这个点就是主体中的⼀个点，可以根据这个点采⽤floodfill算法。
基于MATLAB的数字图像平滑和锐化处理算法分析
基于MATLAB的数字图像平滑和锐化处理算法分析卞凤杰2141141摘要：本文主要内容是利用MATLAB 对图像进行频域平滑和锐化处理。
本文先对图像进行空域平滑、锐化处理，然后再进行频域平滑滤波、锐化等操作，可以简单比较空域和频域下对图像进行处理的不同效果，并且通过改变参数确定效果最佳的平滑和锐化处理算法，同时给出了运用MATLAB 进行图像处理的前后对照图像。
关键词：MATLAB；图像处理；图像平滑；图像锐化Abstract：In this paper, the main content is to use MATLAB to do image smoothing and sharpening processing in the frequency-domain.Firstly，this article to do spatial smoothing, sharpening processing of the image, and then to frequency-domain smoothing filtering, sharpening, etc.This can be simply compare the different results of image processing in spatial domain and frequency domain. Secondly, by changing the parameters to determine the best smoothing and sharpening processing algorithm, and gives a comparison before and after using MATLAB image processing image.Keywords：MATLAB；Image Processing；Image smoothing;Image sharpening1、引言数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。
如何利用Matlab技术进行数字滤波
如何利用Matlab技术进行数字滤波数字滤波是一种广泛应用于信号处理和图像处理中的技术。
而Matlab作为一种强大的数学软件工具，在数字滤波方面也有很高的应用价值。
本文将介绍如何利用Matlab技术进行数字滤波，从概念到具体实现，帮助读者更好地掌握这一技术。
一、数字滤波的基本概念数字滤波是一种对数字信号进行处理的技术，通过改变信号的频率特性或时域特性，达到去除或强调信号中某些成分的目的。
数字滤波可以分为无限长脉冲响应（IIR）滤波器和有限长脉冲响应（FIR）滤波器两种。
二、Matlab中数字滤波的基本函数在Matlab中，数字滤波可以使用一些基本函数实现。
其中最常用的是fir1和filter函数。
fir1函数用于设计FIR滤波器的滤波器系数，而filter函数用于对信号进行滤波处理。
三、设计FIR滤波器FIR滤波器是一种非递归滤波器，其系统函数是有限长的。
在Matlab中，可以使用fir1函数对FIR滤波器的系数进行设计。
fir1函数的输入参数包括滤波器阶数、截止频率以及窗函数类型等。
通过调节这些参数，可以设计出不同的FIR滤波器。
四、对信号进行滤波处理在得到FIR滤波器的系数后，可以使用filter函数对信号进行滤波处理。
filter函数的输入参数包括滤波器系数和待滤波的信号等。
通过调用filter函数，可以对信号进行低通滤波、高通滤波或带通滤波等操作。
五、实例演示为了更好地理解如何利用Matlab进行数字滤波，下面将通过一个实例对其进行演示。
假设有一个包含高频噪声的信号，我们希望去除这些噪声，得到清晰的信号。
首先，我们使用fir1函数设计一个低通滤波器。
假设我们希望截止频率为1kHz，滤波器阶数为100。
通过调用fir1函数，得到该滤波器的系数。
接下来，我们生成一个包含高频噪声的信号，并加上一些正弦波成分。
我们将这个信号输入到filter函数中，利用之前得到的滤波器系数进行滤波处理。
最终，我们可以得到去除了噪声的清晰信号。
《数字图像处理及MATLAB实现》图像增强与平滑实验
《数字图像处理及MATLAB实现》图像增强与平滑实验一．实验目的及要求1、熟悉并掌握MA TLAB 图像处理工具箱的使用；2、理解并掌握常用的图像的增强技术。
二、实验设备MATLAB 6.5 以上版本、WIN XP 或WIN2000 计算机三、实验内容（一）研究以下程序，分析程序功能；输入执行各命令行，认真观察命令执行的结果。
熟悉程序中所使用函数的调用方法，改变有关参数，观察试验结果。
（可将每段程序保存为一个.m文件）1．直方图均衡化clear all; close all % Clear the MATLAB workspace of any variables% and close open figure windows.I = imread('pout.tif'); % Reads the sample images ‘pout.tif’, and stores it inimshow(I) % an array named I.display the imagetext(60,20,'李荣桉1909290239','horiz','center','color','r')figure, imhist(I) % Create a histogram of the image and display it in% a new figure window.[I2,T] = histeq(I); % Histogram equalization.figure, imshow(I2) % Display the new equalized image, I2, in a new figure window.text(60,20,'李荣桉1909290239','horiz','center','color','r')figure, imhist(I2) % Create a histogram of the equalized image I2.figure,plot((0:255)/255,T); % plot the transformation curve.imwrite (I2, 'pout2.png'); % Write the newly adjusted image I2 to a disk file named% ‘pout2.png’.imfinfo('pout2.png') % Check the contents of the newly written file2．直接灰度变换clear all; close allI = imread('cameraman.tif'); 注意：imadjust()功能：调整图像灰度值或颜色映像表，也可实现伽马校正。
在Matlab中实现图像增强和滤波的方法
在Matlab中实现图像增强和滤波的方法图像是我们日常生活中不可或缺的一部分。
从社交媒体上的自拍到科学研究中的显微镜图像，我们经常需要对图像进行增强和修复。
Matlab是一个功能强大的工具，提供了丰富的图像处理和分析功能，包括图像增强和滤波。
本文将探讨在Matlab中实现图像增强和滤波的方法。
一、图像增强图像增强是通过增强图像的对比度、清晰度和细节来改进图像质量的过程。
在Matlab中，有几种常用的图像增强方法，包括直方图均衡化、对比度拉伸和维纳滤波。
1. 直方图均衡化直方图均衡化是通过重新分布图像的像素值，使得图像的灰度级在整个范围内得到充分利用的一种方法。
在Matlab中，可以使用`histeq`函数来实现直方图均衡化。
下面是一个简单的示例代码：```matlabimg = imread('image.jpg');img_eq = histeq(img);imshowpair(img, img_eq, 'montage');```2. 对比度拉伸对比度拉伸是通过调整图像的像素值范围来增强图像对比度的方法。
在Matlab 中，可以使用`imadjust`函数来实现对比度拉伸。
下面是一个简单的示例代码：```matlabimg_adj = imadjust(img, [0.2, 0.8], [0, 1]);imshowpair(img, img_adj, 'montage');```3. 维纳滤波维纳滤波是一种经典的图像去噪和增强方法，可以减少图像中的噪声并增强图像的细节。
在Matlab中，可以使用`wiener2`函数来实现维纳滤波。
下面是一个简单的示例代码：```matlabimg = imread('image.jpg');img_wiener = wiener2(img, [5, 5]);imshowpair(img, img_wiener, 'montage');```二、图像滤波图像滤波是通过对图像进行空间域或频率域滤波的过程，可以用来平滑图像、去除噪声或者增强图像细节。
数字图像平滑滤波在MATLAB上的实现.
图像平滑滤波在MATLAB上的实现本课程设计在MATLAB上实现的程序和结果I=imread('b.bmp';v=0.5*ones(size(I;I1=imnoise(I,'localvar',v;I2=imnoise(I,'salt & pepper',0.02;I3=imnoise(I,'speckle',0.02;figure;subplot(221;hold on;title('原图像';imshow(I;hold off;subplot(222;hold on;title('受高斯噪声污染的图像';imshow(I1;hold off;subplot(223;hold on;title('受椒盐噪声污染的图像';imshow(I2;hold off;subplot(224;hold on;title('受乘性噪声污染的图像';imshow(I3;hold off;原图像受高斯噪声污染的图像受椒盐噪声污染的图像受乘性噪声污染的图像h=ones(3,3/9;J1=imfilter(I1,h;J2=imfilter(I2,h;J3=imfilter(I3,h;figure;subplot(221;hold on;title('原图像';imshow(I;hold off;subplot(222;hold on;title('对有高斯噪声的3*3邻域平均后的图像'; imshow(J1;hold off;subplot(223;hold on;title('对有椒盐噪声的3*3邻域平均后的图像'; imshow(J2;hold off;subplot(224;hold on;title('对有乘性噪声的3*3邻域平均后的图像';imshow(J3;hold off;原图像高斯噪声3*3邻域平均后的图像椒盐噪声3*3邻域平均后的图像乘性噪声3*3邻域平均后的图像h1=ones(5,5/25;K1=imfilter(I1,h1;K2=imfilter(I2,h1;K3=imfilter(I3,h1;figure;subplot(221;hold on;title('原图像';imshow(I;hold off;subplot(222;hold on;title('对有高斯噪声的5*5邻域平均后的图像'; imshow(K1;hold off;subplot(223;hold on;title('对有椒盐噪声的5*5邻域平均后的图像'; imshow(K2;hold off;subplot(224;hold on;title('对有乘性噪声的5*5邻域平均后的图像'; imshow(K3;hold off;原图像高斯噪声5*5邻域平均后的图像椒盐噪声5*5邻域平均后的图像乘性噪声的5*5邻域平均后的图像L1=medfilt2(I1,[5,5];L2=medfilt2(I2,[5,5];L3=medfilt2(I3,[5,5];figure;subplot(221;hold on;title('原图像';imshow(I;hold off;subplot(222;hold on;title('高斯噪声5*5中值滤波后的图像';imshow(L1;hold off;subplot(223;hold on;title('椒盐噪声5*5中值滤波后的图像';imshow(L2;hold off;subplot(224;hold on;title('乘性噪声的5*5中值滤波后的图像';imshow(L3;hold off;原图像高斯噪声5*5中值滤波后的图像椒盐噪声5*5中值滤波后的图像乘性噪声的5*5中值滤波后的图像[f1,f2]=freqspace(25,'meshgrid';Hd=zeros(25,25;d=sqrt(f1.^2+f2.^2<0.5;Hd(d=1;h=fsamp2(Hd;figure;freqz2(h,[64,64];1.5 Magnitude 1 0.5 0 1 0.5 0 -0.5 Fy -1 -1 -0.5 Fx 0.5 0 1 I=imread('b.bmp';v=0.5*ones(size(I; I1=imnoise(I,'localvar',v; I2=imnoise(I,'salt & pepper',0.02;I3=imnoise(I,'speckle',0.02; J1=imfilter(I1,h,'replicate'; J2=imfilter(I2,h,'replicate';J3=imfilter(I3,h,'replicate'; figure; subplot(221; hold on; title('原图像'; imshow(I; hold off; subplot(222; hold on; title('高斯噪声频域滤波后图像'; imshow(J1; hold off; subplot(223; hold on; title('椒盐噪声频域滤波后图像'; imshow(J2; hold off;subplot(224; hold on; title('乘性噪声频域滤波后图像'; imshow(J3; hold off; 原原原高高高高高高高高高原原椒椒高高高高高高高原原乘乘高高高高高高高原原。
基于MATLAB的图像平滑算法实现及应用
目录第一章、概述 (2)1.1 图像平滑概述 (2)1.2图像平滑应用 (2)1.3噪声模型 (2)第二章、图像平滑方法 (5)2.1 空域低通滤波 (5)2.1.1 均值滤波器 (5)2.1.2 中值滤波器 (6)2.2 频域低通滤波 (7)第三章、图像平滑处理与调试 (10)3.1 模拟噪声图像 (10)3.2均值滤波法 (14)3.3 中值滤波法 (17)3.4 频域低通滤波法 (20)第四章、总结与体会 (20)参考文献 (23)第一章、概述1.1图像平滑概述图像平滑（S m o o t h i n g）的主要目的是减少图像噪声。
图像噪声来自于多方面，有来自于系统外部的干扰（如电磁波或经电源窜进系统内部的外部噪声），也有来自于系统内部的干扰（如摄像机的热噪声，电器机械运动而产生的抖动噪声内部噪声）。
实际获得的图像都因受到干扰而有噪声，噪声产生的原因决定了噪声分布的特性及与图像信号的关系。
减少噪声的方法可以在空间域或在频率域处理。
在空间域中进行时，基本方法就是求像素的平均值或中值；在频域中则运用低通滤波技术。
图像中的噪声往往是和信号交织在一起的，尤其是乘性噪声，如果平滑不当，就会使图像本身的细节如边缘轮廓，线条等模糊不清，从而使图像降质。
图像平滑总是要以一定的细节模糊为代价的，因此如何尽量平滑掉图像的噪声，又尽量保持图像的细节，是图像平滑研究的主要问题之一。
1.2图像平滑应用图像平滑主要是为了消除被污染图像中的噪声,这是遥感图像处理研究的最基本内容之一,被广泛应用于图像显示、传输、分析、动画制作、媒体合成等多个方面。
该技术是出于人类视觉系统的生理接受特点而设计的一种改善图像质量的方法。
处理对象是在图像生成、传输、处理、显示等过程中受到多种因素扰动形成的加噪图像。
在图像处理体系中,图像平滑是图像复原技术针对“一幅图像中唯一存在的退化是噪声”时的特例。
1.3噪声模型1.3.1噪声来源一幅图像可能会受到各种噪声的干扰，而数字图像的实质就是光电信息，因此图像噪声主要可能来源于以下几个方面：光电传感器噪声、大气层电磁暴、闪电等引起的强脉冲干扰、相片颗粒噪声和信道传输误差引起的噪声等。
数字图像处理在matlab中的基本操作
数字图像处理在matlab中的应用1.图像的缩放图像的缩放是图像的空间域变换操作，可以认为是在输入图像和输出图像之间进行像素-像素变换。
图像插值操作是图像缩放的基本方法，基本原理是，估计像素点之间位置的像素值，将输入图像和输出图像的变换在数字图像的约束下得以完善，有效的填充图像可能出现的空白点。
图像的插值包括三种方法：1.最近邻插值，该算法中，输出图像中每一个像素点的值就是与该点在输入图像中变换位置最临近采样点的值。
2.双线性插值，该方法的输出像素值是它在输入图像中2*2邻域采样点的平均值。
3.双三次插值，相比于双线性插值，其插值邻域大小为4*4，插值效果好，但相应计算量也较大。
Matlab图像处理工具箱中的函数imresize可以对图像进行缩放操作，同时指定以上所介绍的插值方法作为其函数。
以下基于matlab实现图像“hd1.bmp”的不同方式的缩放（这里设置放大倍数为2倍）%图像缩放操作代码：>> J=imread('hd1.bmp'); %图像的读入>> x1=imresize(J,2); %将图像以最近邻插值放大两倍>> x2=imresize(J,2,'bilinear'); %将图像以双线性插值放大两倍>> x3=imresize(J,2,'bicubic'); %将图像以双三次插值放大两倍>> figure,imshow(J) %图像输出显示>> figure,imshow(x1)>> figure,imshow(x2)>>figure,imshow(x3)输入输出图像对比图1-1 原图输出图1-2 最近邻插值放大2倍输出图1-3 双线性插值放大2倍输出图1-4双三次插值放大2倍输出2. 图像的点处理-灰度变换/直方图调整点处理是通过像元亮度值（灰度值）的变换来实现的。
Matlab中的图像滤波方法与实例分析
Matlab中的图像滤波方法与实例分析引言图像滤波是数字图像处理中的一项重要技术，用于降低图像噪声、平滑图像以及增强图像细节。
在Matlab中，有多种图像滤波方法可供选择。
本文将对这些方法进行介绍和实例分析。
一、线性滤波方法1. 均值滤波均值滤波是一种最简单的线性平滑滤波方法。
其基本思想是用邻域内像素的平均值替代当前像素的值。
在Matlab中，可使用imfilter函数实现均值滤波。
下面是一个示例：```I = imread('example.jpg');filtered_img = imfilter(I, fspecial('average', 3));```2. 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，在处理含有椒盐噪声等图像时表现出较好的效果。
它的原理是用中值取代邻域内的元素值。
在Matlab中，使用medfilt2函数可以实现中值滤波。
下面是一个示例：```I = imread('example.jpg');filtered_img = medfilt2(I);```二、非线性滤波方法1. 双边滤波双边滤波是一种非线性滤波方法，可以同时平滑图像和保留边缘信息。
它的核心思想是考虑像素的空间距离和像素值的差异。
在Matlab中，可使用bfilter2函数实现双边滤波。
下面是一个示例：```I = imread('example.jpg');filtered_img = bfilter2(I, 3, 25, 10); % 参数可根据需要自行调整```2. 自适应中值滤波自适应中值滤波是一种根据像素邻域内像素值的分布特性动态调整滤波窗口大小的方法。
在Matlab中，可使用adpmedian函数实现自适应中值滤波。
下面是一个示例：```I = imread('example.jpg');filtered_img = adpmedian(I, 5); % 参数可根据需要自行调整```三、时域滤波方法1. Laplace滤波Laplace滤波是一种高频增强滤波方法，能够提取图像的细节信息。
matlab 滑动平均滤波 曲线
Matlab是一种强大的数学软件，它可以用于解决各种数学问题，包括滤波和曲线拟合。
在实际工程中，经常需要对采集到的数据进行平滑处理，以减小噪声的影响，使得数据更加准确。
滑动平均滤波是一种常见的平滑方法，也是Matlab中的一项重要功能。
本文将介绍Matlab中的滑动平均滤波，并结合实例对其进行演示。
二、滑动平均滤波的原理滑动平均滤波是一种线性滤波技术，其原理是通过取一段数据序列的均值来平滑数据。
在Matlab中，可以使用filter函数来实现滑动平均滤波。
该函数的基本语法为：```matlaby = filter(b, a, x)```其中，b和a分别为滤波器的分子系数和分母系数，x为输入的信号序列，y为滤波后的输出信号序列。
在滑动平均滤波中，b一般为长度为n的全1向量，a为1/n的值。
这样设定可以使得滤波器为移动平均滤波器，即y的每一个元素都是x中与之相对应的n个元素的平均值。
三、滑动平均滤波的实例演示为了演示滑动平均滤波的效果，我们生成一个包含噪声的信号，并对其进行滤波处理。
假设我们的原始信号为一个正弦波加上一些高斯噪声，代码如下：t = 0:0.01:1;x = sin(2*pi*5*t) + 0.1*randn(size(t));```生成的信号x即为原始信号加上高斯噪声后的结果。
接下来，我们使用filter函数对x进行滑动平均滤波，并观察滤波后的效果：```matlabn = 10; % 滑动平均窗口大小b = ones(1, n) / n;a = 1;y = filter(b, a, x);```通过上述代码，我们得到滤波后的信号y。
对比原始信号x和滤波后的信号y，可以清楚地看到滤波的效果。
滤波后的信号将会更加平滑，且去除了大部分的噪声。
四、滑动平均滤波的参数选择在使用滑动平均滤波时，需要合理选择滤波器的参数，包括滑动平均窗口大小和滤波器的系数。
其中，滑动平均窗口大小决定了平滑的程度，一般来说，窗口越大，平滑效果越明显。
matlab 高斯数字滤波程序
高斯数字滤波是图像处理中常用的一种滤波方法，可以有效地去除图像中的噪声，平滑图像，并提取图像中的一些重要特征。
在matlab中，我们可以使用内置函数来实现高斯数字滤波，下面我将介绍如何在matlab中编写一个高斯数字滤波程序。
1. 我们需要了解高斯数字滤波的原理。
高斯数字滤波是利用高斯函数对图像进行滤波处理，通过给予离中心像素越远的像素点较小的权值，离中心像素越近的像素点较大的权值，从而实现对图像的平滑处理。
高斯函数的公式为：其中σ为标准差，μ为均值，x为自变量。
高斯函数滤波就是用这个函数对图像进行卷积操作，以达到平滑处理的效果。
2. 接下来，我们需要编写matlab代码来实现高斯数字滤波。
我们需要定义高斯函数的数学表达式，并将其转化为matlab中的函数表达式。
代码如下：```matlabfunction h = fspecial_gauss(sigma)size = 2*ceil(3*sigma)+1;h = fspecial('gaussian',size,sigma);end3. 在代码中，我们使用了`fspecial`函数来生成高斯矩阵，这个函数可以生成各种滤波模板，包括高斯滤波器。
接下来，我们可以利用这个函数生成高斯滤波矩阵。
4. 我们需要加载一张图像，然后将图像转化为灰度图像。
我们选择一张图像作为输入，并使用`imread`函数读取图像，然后使用`rgb2gray`函数将彩色图像转化为灰度图像。
代码如下：```matlabI = imread('input.png');I = rgb2gray(I);```5. 我们使用`imfilter`函数对灰度图像进行高斯滤波处理，这个函数可以对图像进行各种滤波操作，包括高斯滤波。
我们将高斯滤波器矩阵和灰度图像作为输入参数传入`imfilter`函数中，从而得到滤波后的图像。
代码如下：```matlabsigma = 1.5;h = fspecial_gauss(sigma);I_filtered = imfilter(I, h);```6. 我们可以将滤波后的图像保存下来，并显示在屏幕上。
MATLAB实现频域平滑滤波以及图像去噪代码
MATLAB实现频域平滑滤波以及图像去噪代码用MATLA实现频域平滑滤波以及图像去噪代码悬赏分:50 - 解决时间 :2008-11-8 14:21 是数字图象处理的实验，麻烦高人给个写好的代码，希望能在重要语句后面附上一定的说明，只要能在 MATLAE t运行成功，必然给分。
具体的实验指导书上的要求如下 : 频域平滑滤波实验步骤1. 打开 Matlab 编程环境 ;2. 利用’imread '函数读入图像数据；3. 利用' imshow' 显示所读入的图像数据 ;4. 将图像数据由' uint8 ' 格式转换为' double ' 格式，并将各点数据乘以 (-1)x+y 以便 FFT 变换后的结果中低频数据处于图像中央；5. 用' fft2 ' 函数对图像数据进行二维 FFT 变换，得到频率域图像数据；6. 计算频率域图像的幅值并进行对数变换，利用' imshow' 显示频率域图像；7. 在频率图像上去除滤波半径以外的数据 (置 0)；8. 计算频率域图像的幅值并进行对数变换，利用' imshow' 显示处理过的频域图像数据；9. 用' ifft2 ' 函数对图像数据进行二维 FFT 逆变换，并用' real '函数取其实部，得到处理过的空间域图像数据；10. 将图像数据各点数据乘以 (-1)x+y；11. 利用' imshow' 显示处理结果图像数据；12. 利用' imwrite '函数保存图像处理结果数据。
图像去噪实验步骤 :1. 打开 Matlab 编程环境；2. 利用' imread' 函数读入包含噪声的原始图像数据 ;3. 利用' imshow' 显示所读入的图像数据 ;4. 以 3X3 大小为处理掩模，编写代码实现中值滤波算法，并对原始噪声图像进行滤波处理 ;5. 利用' imshow' 显示处理结果图像数据 ;6. 利用' imwrite ' 函数保存图像处理结果数据。
matlab加权平滑滤波
matlab加权平滑滤波问题：如何使用Matlab进行加权平滑滤波？引言：加权平滑滤波是数字图像处理领域中常用的一种处理技术。
它通过对像素进行加权平均来减少噪声和不规则性，从而改善图像的质量。
在Matlab 中，我们可以使用一些内置函数和方法来实现加权平滑滤波。
本文将一步一步地回答如何使用Matlab进行加权平滑滤波。
一、理解加权平滑滤波的原理加权平滑滤波的基本原理是根据像素的邻域信息对像素进行重新赋值。
每个像素的赋值是根据其周围像素的灰度值和权重来确定的。
权重通常是根据距离或其他规则计算的，以便更好地保留图像的细节信息。
二、导入图像并转换为灰度图像在开始进行加权平滑滤波之前，首先需要导入图像并将其转换为灰度图像。
这可以通过Matlab的imread和rgb2gray函数来实现。
以下是具体的代码：matlab导入图像image = imread('image.jpg');转换为灰度图像grayImage = rgb2gray(image);三、创建加权平滑滤波器在Matlab中，我们可以使用fspecial函数来创建加权平滑滤波器。
fspecial可以创建各种类型的滤波器，包括均值滤波器、高斯滤波器等。
对于加权平滑滤波，我们可以选择均值滤波器或高斯滤波器。
以下是使用fspecial创建一个大小为3x3的均值滤波器的示例代码：matlab创建均值滤波器filterSize = [3 3];meanFilter = fspecial('average', filterSize);四、应用加权平滑滤波器使用imfilter函数可以将滤波器应用于图像。
imfilter函数接受三个参数，分别是图像、滤波器和边界处理选项。
以下是将先前创建的均值滤波器应用于图像的示例代码：matlab应用均值滤波器smoothImage = imfilter(grayImage, meanFilter, 'replicate');在这个示例中，我们使用了'replicate'选项来处理边界。
图像平滑的MATLAB实现
图像平滑的MATLAB实现摘要：图像平滑技术用于平滑图像的噪声，本文对均值滤波、中值滤波、维纳滤波等三种平滑滤波器进行理论学习，并通过MATLAB对滤波效果进行仿真。
关键词：图像平滑均值滤波中值滤波维纳滤波实际获得的图像一般都因受到某种干扰而含有噪声。
引起噪声的原因有敏感元器件的内部噪声、照相底片上感光材料的颗粒、传输通道的干扰及量化噪声等。
噪声产生的原因决定了噪声的分布特性及它和图像信号的关系。
根据噪声服从的分布，可以分为高斯噪声、泊松噪声和颗粒噪声等。
平滑技术用于平滑图像的噪声，平滑噪声可以在空间域中进行，基本方法是求像素灰度的平均值或中值。
为了既平滑噪声又保护图像信号，也有一些改进的技术，比如在频域中运用低通滤波器。
MATLAB图像处理工具箱提供了模拟噪声生成的函数imnoise和去除噪声的方法。
函数imnoise可以对图像添加一些典型的噪声。
由于噪声的随机性，它们对某一像点的影响使其灰度和邻点的灰度显著不同，因此可以利用这种不同来消除噪声。
去除噪声的方法有线性滤波、中值滤波、自适应滤波。
本文就针对上述三种平滑滤波进行MATLAB仿真。
1 图像平滑的MATLAB实现1.1 均值滤波［1］1.1.1理论基础邻域平均法是空间域平滑噪声技术，其均值滤波器对于扫描得到的图像中的颗粒噪声非常适用，理论依据如下：对于给定的图像f(i,j)中的每个像点（m,n），取其邻域S。
设S含有M个像素，取其平均值作为处理后所得图像像点（m,n）处的灰度。
用一像素邻域内各像素灰度平均值来代替该像素原来的灰度，即是邻域平均技术。
邻域S的形状和大小根据图像特点确定。
一般取的形状是正方形、矩形及十字形等，S的形状和大小可以在全图处理过程中保持不变，也可根据图像的局部统计特性而变化，点（m,n）一般位于S的中心。
如S为3×3邻域，点（m,n）位于S中心，则：假设噪声n是加性噪声，在空间各点互不相关，且期望为0，方差δ2，g是未受污染的图像，含有噪声的图像f经过邻域平均后为由上式可知，经邻域平均后，噪声的均值不变，方差，即噪声方差变小，说明噪声强度减弱了，即抑制了噪声。
图像平滑方法综述及MATLAB实现
XX科技大学数字图像处理本科生课程论文论文题目：图像平滑方法综述与MATLAB实现完成时间：2018年11月20日所在专业：信息与计算科学所在年级：1522105011图像平滑方法综述与MATLAB 实现摘要：在图像的生成、传输或变换的过程中，由于多种因素的影响，总要造成图像质量的下降，这就需要进展图像增强。
随着图像处理领域的迅速开展，图像平滑作为图像增强的重要环节，也逐渐受到人们的关注。
图像平滑的目的为了消除噪声。
图像平滑可以在空间域进展，也可以在频率域进展。
空间域常用的方法有领域平均法、中值滤波和多图像平均法；在频率域，因为噪声频谱多在高频段，因此可以采用各种形式的低通滤波方法进展平滑处理。
关键词：图像平滑；消除噪声；领域平均法；中值滤波；低通滤波法………1 研究背景总所周知，实际获得的图像在形成、传输接收和处理的过程中，不可防止地存在着外部干扰和内部干扰，如光电转换过程中敏感元件灵敏度的不均匀性、数字化过程中的量化噪声、传输过程中的误差以及人为因素等，均会使图像质量变差，需要进展图像的平滑处理。
图像平滑是一种实用的熟悉图像处理技术，一个较好的平滑处理方法应该既能消除图像噪声，又不使图像边缘轮廓和线条变模糊，这就是研究数字图形平滑处理要追求的目标。
2.主要理论概况2.1 邻域平均法邻域平均法就是对含噪声的原始图像(,)f x y 的每一个像素点取一个邻域S ，计算S 中所有像素灰度级的平均值，作为邻域平均处理后的图像(,)g x y 的像素值。
即(,)1(,)(,)i j Sg x y f i j M⊂=∑式中，S 是预先确定的邻域〔不包括(,)x y 〕，M 为邻域S 中像素的点数。
图像平滑的直观效果是图像的噪声得以消除或衰减，但同时图像变得比以前模糊了，特别是图像边缘和细节局部，并且所选的邻域半径越大平滑效果越强，图像就越模糊。
为了减轻这种效应，可以采用阈值法，即根据以下准那么对图像进展平滑：(,)(,)11(,),(,)(,)(,)(,),i j S i j Sf i j f x y f i j Mg x y M Mf x y ∈∈⎧->⎪=⎨⎪⎩∑∑其他式中，T 是预先设定的阈值，当某些点的灰度值与其邻域点灰度平均值之差不超过阈值T 时，仍保存这些点的灰度值。
matlab对数组平滑滤波
matlab对数组平滑滤波Matlab是一种强大的数学软件，它可以用于各种数值计算和数据处理任务。
在这篇文章中，我们将探讨如何使用Matlab对数组进行平滑滤波。
平滑滤波是一种常用的信号处理技术，用于去除信号中的噪声或不必要的波动，以便更好地分析和理解数据。
在Matlab中，有多种方法可以实现平滑滤波，我们将介绍其中的一些常用方法。
我们需要明确一些概念。
在信号处理中，我们通常使用滑动窗口来计算平均值或中值。
滑动窗口是一个固定大小的窗口，它在信号上滑动，并计算窗口内数据的平均值或中值。
这样可以平滑信号并去除噪声。
在Matlab中，我们可以使用函数smooth来实现平滑滤波。
这个函数可以接受一个数组作为输入，并返回一个平滑后的数组作为输出。
smooth函数有多种参数可供选择，可以根据具体需求进行调整。
例如，我们可以指定滑动窗口的大小、平滑的方法（平均值还是中值）以及平滑的次数。
除了smooth函数外，Matlab还提供了其他一些函数和工具箱，用于更高级的平滑滤波方法。
例如，使用sgolay函数可以进行Savitzky-Golay平滑滤波，该方法利用多项式拟合来实现平滑滤波。
此外，还可以使用medfilt1函数进行中值滤波，该方法将每个数据点替换为其前后领域的中值。
在使用这些平滑滤波方法时，我们需要考虑一些因素。
首先是滑动窗口的大小。
较小的窗口可以更好地保留信号的细节，但可能无法完全去除噪声。
较大的窗口可以更好地去除噪声，但可能会平滑信号的细节。
因此，我们需要根据具体情况选择合适的窗口大小。
其次是平滑的方法。
平均值滤波可以有效地去除高频噪声，但可能会平滑信号的快速变化部分。
中值滤波可以有效地去除脉冲噪声，但可能会对信号的整体形状产生影响。
因此，我们需要根据信号的特点选择合适的平滑方法。
最后是平滑的次数。
平滑的次数越多，噪声的去除效果越好，但信号的细节也会丧失得越多。
因此，我们需要根据具体需求进行平衡。
基于Matlab平台的中值滤波图像平滑设计与实现
基于Matlab平台的中值滤波图像平滑设计与实现
王剑峰
【期刊名称】《重庆航天职业技术学院学报》
【年(卷),期】2015(000)004
【摘要】图像去噪是进行数字图像处理的一个基本环节，而中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，其基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近真实值，从而消除孤立的噪声点。
本文利用中值滤波对噪声图像进行平滑，通过大量实验表明对图像噪声起到了很好的抑制作用，对图像检索、图像分割中的图像特征提取有较大的现实意义。
【总页数】5页(P40-44)
【作者】王剑峰
【作者单位】重庆航天职业技术学院,重庆江北区400021
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于中值滤波的图像平滑实验设计与Matlab实现 [J], 王剑峰;赵晓容;李黎;屈涌杰
2.基于MATLAB的“电力系统分析”仿真平台的设计与实现 [J], 王红艳
3.基于MATLAB的MIMO通信系统教学平台的设计与实现 [J], 陈小敏; 朱秋明; 徐大专; 虞湘宾
4.基于Matlab的自动控制原理仿真实验平台的设计与实现 [J], 骆岩红; 郭婷
5.基于Matlab的水电机组一次调频考核分析平台设计与实现 [J], 姚泽;李玺;徐广文;肖志怀;孟岁利
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第 5 章图像平滑滤波在MATLAB上的实现
本课程设计在MATLAB上实现的程序和结果
I=imread('b.bmp');
v=0.5*ones(size(I));
I1=imnoise(I,'localvar',v);
I2=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);
I3=imnoise(I,'speckle',0.02);
figure;
subplot(221);
hold on;
title('原图像');
imshow(I);
hold off;
subplot(222);
hold on;
title('受高斯噪声污染的图像');
imshow(I1);
hold off;
subplot(223);
hold on;
title('受椒盐噪声污染的图像');
imshow(I2);
hold off;
subplot(224);
hold on;
title('受乘性噪声污染的图像');
imshow(I3);
hold off;
原图像受高斯噪声污染的图像
受椒盐噪声污染的图像受乘性噪声污染的图像
h=ones(3,3)/9;
J1=imfilter(I1,h);
J2=imfilter(I2,h);
J3=imfilter(I3,h);
figure;
subplot(221);
hold on;
title('原图像');
imshow(I);
hold off;
subplot(222);
hold on;
title('对有高斯噪声的3*3邻域平均后的图像');
imshow(J1);
hold off;
subplot(223);
hold on;
title('对有椒盐噪声的3*3邻域平均后的图像');
imshow(J2);
hold off;
subplot(224);
hold on;
title('对有乘性噪声的3*3邻域平均后的图像');
imshow(J3);
hold off;
原图像高斯噪声3*3邻域平均后的图像
椒盐噪声3*3邻域平均后的图像乘性噪声3*3邻域平均后的图像
h1=ones(5,5)/25;
K1=imfilter(I1,h1);
K2=imfilter(I2,h1);
K3=imfilter(I3,h1);
figure;
subplot(221);
hold on;
title('原图像');
imshow(I);
hold off;
subplot(222);
hold on;
title('对有高斯噪声的5*5邻域平均后的图像');
imshow(K1);
hold off;
subplot(223);
hold on;
title('对有椒盐噪声的5*5邻域平均后的图像');
imshow(K2);
hold off;
subplot(224);
hold on;
title('对有乘性噪声的5*5邻域平均后的图像');
imshow(K3);
hold off;
原图像高斯噪声5*5邻域平均后的图像
椒盐噪声5*5邻域平均后的图像乘性噪声的5*5邻域平均后的图像
L1=medfilt2(I1,[5,5]);
L2=medfilt2(I2,[5,5]);
L3=medfilt2(I3,[5,5]);
figure;
subplot(221);
hold on;
title('原图像');
imshow(I);
hold off;
subplot(222);
hold on;
title('高斯噪声5*5中值滤波后的图像');
imshow(L1);
hold off;
subplot(223);
hold on;
title('椒盐噪声5*5中值滤波后的图像');
imshow(L2);
hold off;
subplot(224);
hold on;
title('乘性噪声的5*5中值滤波后的图像');
imshow(L3);
hold off;
原图像高斯噪声5*5中值滤波后的图像
椒盐噪声5*5中值滤波后的图像乘性噪声的5*5中值滤波后的图像
[f1,f2]=freqspace(25,'meshgrid');
Hd=zeros(25,25);
d=sqrt(f1.^2+f2.^2)<0.5;
Hd(d)=1;
h=fsamp2(Hd);
figure;
freqz2(h,[64,64]);
-1
1
-1
F
x
F
y
M a g n i t u d e
I=imread('b.bmp'); v=0.5*ones(size(I));
I1=imnoise(I,'localvar',v);
I2=imnoise(I,'salt & pepper',0.02); I3=imnoise(I,'speckle',0.02); J1=imfilter(I1,h,'replicate'); J2=imfilter(I2,h,'replicate'); J3=imfilter(I3,h,'replicate'); figure;
subplot(221); hold on;
title('原图像'); imshow(I); hold off; subplot(222); hold on;
title('高斯噪声频域滤波后图像'); imshow(J1); hold off; subplot(223); hold on;
title('椒盐噪声频域滤波后图像'); imshow(J2); hold off;
subplot(224);
hold on;
title('乘性噪声频域滤波后图像');
imshow(J3);
hold off;
原图像高斯噪声频域滤波后图像
椒盐噪声频域滤波后图像乘性噪声频域滤波后图像。