中值滤波matlab程序
matlab一维数组滤波
matlab一维数组滤波Matlab是一种强大的数值计算和数据分析工具，广泛应用于科学、工程、金融等领域。
在Matlab中，一维数组是一种常见的数据结构，用于存储和处理一组相关的数据。
本文将介绍如何使用Matlab对一维数组进行滤波操作。
滤波是一种常见的信号处理技术，用于去除噪声、平滑信号或者突出信号的特定频率成分。
在Matlab中，可以使用不同的函数实现一维数组的滤波，包括滑动平均滤波、中值滤波和高斯滤波等。
滑动平均滤波是一种简单且常用的滤波方法。
它通过计算一定窗口内数据的平均值来实现平滑操作。
在Matlab中，可以使用函数`smooth`来实现滑动平均滤波。
该函数的基本语法如下：```matlabsmoothed_signal = smooth(input_signal, window_size)```其中，`input_signal`是输入的一维数组，`window_size`是窗口大小。
函数会对`input_signal`中的每个元素取窗口内数据的平均值，并将结果存储在`smoothed_signal`中。
中值滤波是一种非线性滤波方法，它通过将窗口内数据的中值作为输出来实现平滑操作。
中值滤波可以有效地去除噪声，对于保留信号的边缘和细节信息也有较好的效果。
在Matlab中，可以使用函数`medfilt1`来实现中值滤波。
该函数的基本语法如下：```matlabfiltered_signal = medfilt1(input_signal, window_size)```其中，`input_signal`是输入的一维数组，`window_size`是窗口大小。
函数会对`input_signal`中的每个元素取窗口内数据的中值，并将结果存储在`filtered_signal`中。
高斯滤波是一种基于高斯函数的滤波方法，它可以有效地平滑信号并保留信号的边缘信息。
在Matlab中，可以使用函数`smoothdata`来实现高斯滤波。
matlab中值滤波算法
matlab中值滤波算法
（原创实用版）
目录
1.介绍
2.算法原理
3.实现步骤
4.优势和局限性
5.应用场景
正文
一、介绍
中值滤波是一种常用的信号处理技术，用于去除图像或音频中的噪声。
在MATLAB中，可以使用内置函数medfilt2()实现中值滤波。
此外，还可以使用其他一些方法，如基于排序的非线性滤波器。
二、算法原理
中值滤波的基本原理是将输入信号的每个像素值替换为以其为中心
的窗口内像素值的排序中值。
窗口大小是可调的，通常为奇数。
如果像素位于窗口中心，则其值保持不变。
如果像素位于窗口边缘，则其值替换为窗口内像素值的排序中值。
三、实现步骤
1.导入图像或音频文件。
2.定义中值滤波器的大小。
3.使用medfilt2()函数进行中值滤波。
4.可选：保存滤波后的图像或音频文件。
四、优势和局限性
1.优势：中值滤波可以有效地去除图像或音频中的噪声，并且相对于其他滤波方法，其计算复杂度较低。
此外，中值滤波适用于各种尺寸和形状的滤波器窗口。
2.局限性：中值滤波可能无法完全去除某些类型的噪声，例如椒盐噪声。
此外，它还可能导致图像或音频的细节信息丢失。
五、应用场景
中值滤波在图像处理、音频处理和视频处理等领域中广泛应用。
MATLAB中数字图像中值滤波的实现步骤
MATLAB中数字图像中值滤波的实现步骤MATLAB中数字图像中值滤波的实现步骤数字图像中值滤波是一种常用的图像处理技术，它可以有效地去除图像中的噪声。
在MATLAB中，实现数字图像中值滤波的步骤如下：1. 导入图像：首先，我们需要导入待处理的图像。
在MATLAB中可以使用imread函数来读取图像文件，并将其存储为一个矩阵。
2. 确定滤波窗口大小：中值滤波是一种局部处理方法，它通过对每个像素周围的邻域进行排序，并选择中间值作为滤波后的像素值。
因此，我们需要确定滤波窗口的大小。
通常情况下，窗口大小选择为奇数，以确保有一个中心像素。
3. 处理边界像素：由于滤波窗口通常是一个正方形或矩形，所以在图像的边界处可能会出现边界像素无法完全包含在滤波窗口内的情况。
为了解决这个问题，一种常见的做法是通过在图像的边界处填充一圈像素值来扩展图像。
在MATLAB中，可以使用padarray函数来实现边界像素的填充。
4. 遍历图像像素：对于图像中的每个像素，我们需要将它的邻域像素提取出来，并进行排序。
在MATLAB中，可以使用imcrop函数来提取邻域像素，并使用sort函数对像素进行排序。
5. 计算中值：排序后，我们可以直接选择排序后数组的中间值作为滤波后的像素值。
如果邻域大小为奇数，则中间值正好是排序后数组的中间元素；如果邻域大小为偶数，则可以选择中间两个元素的平均值作为中值。
在MATLAB中，可以使用median函数来计算中值。
6. 更新像素值：将计算得到的中值作为滤波后的像素值，并更新到图像矩阵中。
7. 输出结果：最后，我们可以使用imwrite函数将处理后的图像保存到文件中，或使用imshow函数显示处理结果。
以上就是MATLAB中实现数字图像中值滤波的步骤。
通过对图像进行中值滤波处理，可以有效地去除噪声，提高图像质量。
MATLAB课程设计自适应中值滤波
采用快速排序算法，提高滤波速度 引入自适应阈值，提高滤波效果 采用并行计算，提高滤波效率 引入图像分割技术，提高滤波精度
课程设计任务和要 求
提 高 M AT L A B 编 程 能 力 掌握自适应中值滤波算法 提高问题解决能力 培养团队合作精神
掌握MATLAB的基 本语法和编程技巧
理解自适应中值滤 波的原理和实现方 法
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M AT L A B 实 现 自 适 应 中 值 滤 波 ： 可 以 使 用 M AT L A B 中 的 i m f i l t e r 函 数 来 实 现 自 适 应 中 值 滤 波 ， 该 函数可以方便地实现各种类型的滤波操作。 A B 图 像 处 理 工 具 箱 广 泛 应 用 于 图 像 处 理 、 计 算 机 视 觉 、 模 式 识 别 等 领 域 。
自适应中值滤波算 法介绍
中值滤波是一种非线性滤波技术，通过计算像素邻域的中值来代替像素值，以消除噪 声和模糊图像。
中值滤波可以有效地消除椒盐噪声和随机噪声，但对高斯噪声和脉冲噪声的抑制效果 较差。
中值滤波的缺点是会导致图像细节的丢失，特别是在处理边缘和纹理区域时。
自适应中值滤波是一种改进的中值滤波算法，可以根据图像的局部特性自适应地调整 滤波器的参数，以更好地保留图像的细节和边缘。
添加项标题
函数定义：使用符号"function"进行函数定义，如 "function y = f(x)"
添加项标题
赋值语句：使用符号"="进行赋值，如"x = 1"
添加项标题
条件语句：使用符号"if"、"elseif"、"else"进行条件判断， 如"if x > 0"
中值滤波原理及MATLAB实现
中值滤波原理及MATLAB实现摘要：图像是一种重要的信息源，通过图像处理可以帮助人们了解信息的内涵。
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。
线性滤波对加性高斯噪声有较好的平滑作用，但对脉冲信号和其它形式的高频分量抑制效果较差，且模糊信号边缘。
非线性滤波是基于对输入信号序列的一种非线性投影关系，常把某一特定的噪声近似为零而保留信号的重要特征，一定程度上克服线性滤波器的不足，非线性滤波早期运用较多的是中值滤波器，其应用于多维信号处理时，对窄脉冲信号具有良好的抑制能力，但中值滤波器对中拖尾（如均匀分布噪声）和短拖尾分布噪声（如高斯噪声）,滤波性能较差,且拖尾越短,其滤波能力越差。
中值滤波matlab处理方法
中值滤波matlab处理方法1. 介绍中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，它的原理是将图像中的像素值通过计算某一窗口区域内的中值来实现去噪。
中值滤波适用于去除图像中的椒盐噪声、斑点噪声等噪声点。
2. 中值滤波的优点与线性滤波方法相比，中值滤波能够更有效地去除椒盐噪声，同时能够有效保留图像的细节信息，因此在图像处理领域得到了广泛的应用。
3. matlab中的中值滤波函数在matlab中，可以使用medfilt2函数来实现中值滤波。
该函数的使用格式为：```B = medfilt2(A, [m n])```其中，A为输入的图像矩阵，[m n]为中值滤波窗口的大小。
4. 中值滤波的具体实现步骤当在matlab中使用medfilt2函数进行中值滤波时，具体的实现步骤如下：（1）定义输入图像矩阵A；（2）设置中值滤波窗口的大小[m n]；（3）调用medfilt2函数对图像进行中值滤波，并将结果保存在输出图像矩阵B中；（4）根据实际需要，对输出图像矩阵B进行进一步的处理和分析。
5. 中值滤波的应用实例下面通过一个具体的应用实例来说明matlab中的中值滤波处理方法：定义一个椒盐噪声的输入图像矩阵A，并将该图像显示出来；```A = imread('noisy_image.png');imshow(A);```使用medfilt2函数对图像进行中值滤波处理，并将结果保存在输出图像矩阵B中；```B = medfilt2(A, [3 3]);```将中值滤波处理后的图像显示出来，以便进行对比分析；```imshow(B);```6. 总结在matlab中，通过调用medfilt2函数可以很方便地实现对图像的中值滤波处理。
中值滤波能够有效去除图像中的椒盐噪声等噪声点，同时又能有效保留图像的细节信息，因此在图像处理和计算机视觉领域得到了广泛的应用。
希望本文的介绍能够为读者们在matlab中实现中值滤波处理提供帮助。
matlab加权中值滤波
matlab加权中值滤波
在MATLAB中，加权中值滤波是一种图像处理技术，用于去除图像中的噪声。
它结合了中值滤波和加权滤波的特点，能够更好地保留图像的细节信息并减少噪声的影响。
加权中值滤波的实现步骤如下：
1. 选择一个滤波窗口，通常是一个正方形或者矩形的区域，然后将该窗口在图像上移动，对每个像素进行滤波处理。
2. 对于窗口中的每个像素，根据其灰度值计算权重，通常可以使用高斯函数或者其他加权函数来计算权重。
3. 将窗口中的像素按照其权重进行排序，然后取中间值作为滤波结果，这样可以减少噪声对滤波结果的影响。
4. 将滤波结果赋值给原始图像对应位置的像素，重复以上步骤直到整个图像都被处理。
在MATLAB中，可以使用medfilt2函数来实现加权中值滤波。
该函数可以指定滤波窗口的大小和权重函数，从而实现加权中值滤
波的效果。
另外，也可以自行编写代码来实现加权中值滤波，通过
计算权重、排序和取中值来完成滤波处理。
需要注意的是，在实际应用中，需要根据具体的图像和噪声情
况来选择合适的滤波窗口大小和权重函数，以获得最佳的滤波效果。
同时，加权中值滤波也有一定的计算复杂度，需要在处理大尺寸图
像时考虑运行时间和计算资源的消耗。
matlab 曲线滤波函数
在MATLAB中，你可以使用不同的函数来对曲线进行滤波。
滤波是一种减少数据噪声和异常值的过程。
下面是一些常见的MATLAB曲线滤波函数：
1. **低通滤波**：
* `filter`：使用数字滤波器对数据进行滤波。
* `butter`：创建Butterworth滤波器。
* `firls`：创建有限脉冲响应线性相位滤波器。
* `fir2`：创建具有线性相位的有限脉冲响应滤波器。
2. **高通滤波**：
* `filter`：使用数字滤波器对数据进行滤波，并选择适当的高通滤波器。
3. **移动平均滤波**：
* `movmean`：计算移动平均值。
4. **中值滤波**：
* `medfilt2`：对二维图像进行中值滤波。
5. **自定义滤波**：
* `conv`：进行卷积操作，可以用于自定义滤波器。
这些函数通常用于平滑或减少数据噪声，例如在使用曲线拟合或绘制图形时。
在选择适当的滤波方法时，你需要考虑你的具体需求和数据的性质。
如何用MATLAB来实现中值滤波
如何用MATLAB来实现中值滤波在实时图像采集中，不可避免的会引入噪声，尤其是干扰噪声和椒盐噪声，噪声的存在严重影响边缘检测的效果，中值滤波是一种基于排序统计理论的非线性平滑计数，能有效平滑噪声，且能有效保护图像的边缘信息，所以被广泛用于数字图像处理的边缘提取，其基本原理是把数字图像或数字序列中的一点的值用该点邻域内所有的点排序后的中值来代替。
中值滤波对椒盐噪声有良好的滤除作用，特别是在滤除噪声的同时，能够保护信号的边缘，使之不被模糊。
这些优良特性是线性滤波方法所不具有的。
而且，中值滤波的算法比较简单，也易于用硬件实现。
这篇我们先用MATLAB来实现中值滤波。
中值滤波方法是，对待处理的当前像素，选择一个模板3x3、5x5或其他，这里选择3x3矩阵，该模板为其邻近的若干个像素组成，对模板的像素由小到大进行排序，再用模板的中值来替代原像素的值的方法。
当我们使用3x3窗口后获取领域中的9个像素，就需要对9个像素值进行排序，为了提高排序效率，排序算法思想如图所示。
（1）对窗内的每行像素按降序排序，得到最大值、中间值和最小值。
（2）把三行的最小值即第三列相比较，取其中的最大值。
（3）把三行的最大值即第一列相比较，取其中的最小值。
（4）把三行的中间值即第二列相比较，再取一次中间值。
（5）把前面的到的三个值再做一次排序，获得的中值即该窗口的中值。
sort排序函数sort(A)若A可以使矩阵或行列向量，默认都是对A进行升序排列。
sort(A)是默认的升序，而sort(A,descend)是降序排序。
sort(A)若A是矩阵，默认对A的各列进行升序排列sort(A,dim)dim=1时相当于sort(A)dim=2时表示对矩阵A中的各行元素升序排列。
matlab自适应中值滤波
matlab自适应中值滤波
自适应中值滤波是一种信号处理技术，用于去除图像中的噪声。
在图像处理中，噪声是由于各种原因引起的图像中的不希望的变动或干扰。
中值滤波是一种常用的滤波方法，它通过计算像素周围邻域的中值来替代当前像素的值，从而消除图像中的噪声。
自适应中值滤波是中值滤波的一种改进方法，它根据像素邻域中的像素灰度值的统计特征来动态地调整滤波器的尺寸，以适应不同的图像区域和噪声水平。
自适应中值滤波的步骤如下：
1. 首先，选择一个初始的滤波器尺寸，通常为3×3的窗口。
这个窗口将用于计算每个像素的中值。
2. 对于每个像素，确定滤波器尺寸内的邻域像素，并将其按照灰度值的大小进行排序。
3. 计算邻域像素的最小灰度值min和最大灰度值max。
4. 计算邻域像素的中值med。
5. 判断当前像素的灰度值是否在[min, max]之间。
如果是，则将当前像素的灰
度值替换为med；如果不是，则将滤波器尺寸扩大一个像素并重复步骤2-4，直到找到满足条件的中值。
6. 重复步骤2-5，直到对图像中的所有像素进行处理。
通过这种方法，自适应中值滤波能够根据图像中的局部灰度变化来调整滤波器的尺寸，从而更有效地去除噪声。
这种方法对于不同大小的噪声和图像细节具有较好的适应性，能够保持图像的细节信息并减少噪声的影响。
然而，自适应中值滤波可能会导致图像的平滑化和细节丢失，因此在选择滤波器尺寸时需要权衡去噪效果和图像细节的保留。
使用MATLAB进行信号滤波和去除干扰
使用MATLAB进行信号滤波和去除干扰信号滤波是数字信号处理中一个重要的环节。
在实际应用中，信号经常会遭受到各种形式的干扰，例如噪声、其他信号的干扰等。
而滤波的目的就是从原始信号中去除干扰，提取出我们所关心的信号。
MATLAB作为一种功能强大的数学软件，提供了丰富的滤波函数和工具箱，以便我们方便地进行信号滤波操作。
下面将介绍一些常用的滤波方法和MATLAB中的应用。
首先，最常见的滤波方法之一是频率域滤波。
频率域滤波是将信号从时域转换到频域，通过操作频谱进行滤波。
在MATLAB中，我们可以使用fft函数对信号进行傅里叶变换，然后利用各种滤波器函数对频谱进行处理，最后再通过ifft函数将信号变换回时域。
常见的频率域滤波器有低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等。
我们可以根据信号的特点选择合适的滤波器类型和参数进行滤波操作。
除了频率域滤波，时域滤波也是常用的信号处理方法之一。
时域滤波是在时域上对信号进行直接处理，常见的时域滤波方法有移动平均滤波、中值滤波、卡尔曼滤波等。
在MATLAB中，我们可以使用filter函数对信号进行时域滤波。
例如，移动平均滤波可以通过设计一个移动窗口，然后将窗口内的数据取平均来平滑信号。
中值滤波则是通过将窗口内的数据排序，然后取其中位数值作为输出。
卡尔曼滤波则是一种递归滤波方法，可以用于估计信号的状态。
除了上述的常见滤波方法外，MATLAB还提供了一些高级滤波工具箱，例如信号处理工具箱、波形拟合工具箱等。
这些工具箱中包含了更多复杂和专业的滤波算法，可以用于处理特定领域的信号。
除了滤波方法之外，MATLAB还提供了一些降噪技术。
降噪是信号滤波中一个重要的任务，它的目标是将噪声从信号中去除，提高信号的质量。
MATLAB中常用的降噪技术有小波变换、奇异值分解等。
小波变换是一种多尺度的信号分析方法，它可以将信号分解成不同尺度的小波系数，然后通过处理小波系数来降低噪声。
奇异值分解则是将信号矩阵分解成三个矩阵的乘积，通过对奇异值进行阈值处理来降噪。
matlab 数据滤波处理
matlab数据滤波处理在MATLAB中，数据滤波可以使用不同的方法和函数来实现。
下面是几种常见的数据滤波处理方法：1.移动平均滤波（Moving Average Filter）：移动平均滤波是一种简单的滤波方法，通过计算数据序列中相邻数据点的平均值来平滑数据。
可以使用smoothdata函数实现移动平均滤波。
示例：创建示例数据data=randn(1,100);100个随机数应用移动平均滤波smoothed_data=smoothdata(data,'movmean',5);使用移动窗口大小为5的移动平均2.中值滤波（Median Filter）：中值滤波是一种非线性滤波方法，将每个数据点替换为相邻数据点的中值。
可以使用medfilt1函数进行中值滤波处理。
示例：创建示例数据data=randn(1,100);100个随机数应用中值滤波smoothed_data=medfilt1(data,5);使用窗口大小为5的中值滤波3.低通滤波器（Low-pass Filter）：低通滤波器可以滤除高频噪声，保留信号的低频成分。
MATLAB中可以使用filter函数设计和应用数字低通滤波器。
示例：创建示例数据data=randn(1,100);100个随机数设计低通滤波器fc=0.1;截止频率fs=1;采样频率[b,a]=butter(5,fc/(fs/2));设计5阶巴特沃斯低通滤波器应用低通滤波器smoothed_data=filter(b,a,data);以上示例中的滤波方法和参数可以根据数据的特性和需求进行调整。
使用不同的滤波方法可能需要更多的参数调整和信号处理知识。
根据具体情况，可以选择合适的滤波方法来平滑或处理数据。
中值滤波matlab代码
中值滤波matlab代码
中值滤波是一种常用的数字图像处理方法，可以有效地消除噪声并平滑图像。
以下是用MATLAB实现中值滤波的代码。
输入参数：
img：原始图像
N：滤波器大小（正方形）
输出参数：
out：滤波后的图像
示例代码：
function out = median_filter(img, N)
[rows,cols] = size(img); %获取图像大小
img = padarray(img,[N N],'replicate'); %对图像进行边缘填充
out = zeros(rows,cols); %初始化输出图像
for i = 1+N:rows+N %对图像进行遍历
for j = 1+N:cols+N
patch = img(i-N:i+N,j-N:j+N); %获取当前位置的滤波窗口
out(i-N,j-N) = median(patch(:)); %取窗口中的中值作为当前位置的输出值
end
end
end
使用方法：
img = imread('test.jpg'); %读取图像
img_gray = rgb2gray(img); %将图像转换为灰度图
out = median_filter(img_gray, 5); %对图像进行中值滤波，并设置
滤波器大小为5
imshow(out); %显示滤波后的图像
以上是中值滤波MATLAB代码的实现过程。
通过调整滤波器大小，可以得到不同程度的平滑效果。
中值滤波器实现_Matlab
I
Abstract
For many image g problem, the traditional linear method of filtering there was an inherent defect, to that end, the last 30 years, has developed a new class of nonlinear filter - median filter. Such filters in image signal processing has unique advantages, has become a field of nonlinear filtering hotspot. This article mainly for the low-level image processing (mainly filter noise) problem, the median filter has done some preliminary research, presented some new filter algorithm.
matlab数值滤波
matlab数值滤波【实用版】目录一、引言二、MATLAB 数值滤波处理方法1.均值滤波2.中值滤波3.高斯滤波三、MATLAB 中值滤波原理及实例四、MATLAB 中值滤波程序编写五、结论正文一、引言在信号处理领域，滤波技术是一种重要的方法，可以有效去除信号中的噪声，提高信号质量。
MATLAB 作为一款强大的信号处理软件，提供了丰富的滤波函数和工具箱。
本文将介绍 MATLAB 中的数值滤波处理方法，重点探讨中值滤波的原理及其在 MATLAB 中的实现。
二、MATLAB 数值滤波处理方法1.均值滤波均值滤波是一种简单的线性滤波方法，可以用于降低信号的噪声。
在MATLAB 中，可以使用 fspecial 函数建立预定义的滤波算子，然后使用filter 函数对信号进行滤波。
均值滤波的参数为 hsize，代表模板尺寸，默认值为 [3, 3]。
2.中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，主要用于去除脉冲噪声。
中值滤波的原理是从信号的一个小区间内选取中间值作为输出。
在 MATLAB 中，可以使用 k1medfilt2 和 k2medfilt2 函数实现中值滤波。
3.高斯滤波高斯滤波是一种线性滤波方法，可以减小信号的噪声，同时保留信号的边缘。
在 MATLAB 中，可以使用 gauss 函数构建高斯滤波器，然后使用 filter 函数对信号进行滤波。
三、MATLAB 中值滤波原理及实例中值滤波的原理是在一个窗口内，选择位于窗口中心的值作为输出。
对于一个长度为 N 的信号，如果窗口长度为 2K，那么从信号的第 K+1 个位置开始，到第 K+K 个位置，这 K 个位置的中间值作为输出。
下面是一个 MATLAB 中值滤波的示例：```matlab% 创建一个信号x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10];% 中值滤波y = k1medfilt2(x, 2);% 显示结果subplot(2, 1, 1); plot(x); title("原始信号");subplot(2, 1, 2); plot(y); title("中值滤波后的信号");```四、MATLAB 中值滤波程序编写以下是一个 MATLAB 中值滤波的程序实例：```matlabfunction y = my_median_filter(x, window_size)% 获取信号长度N = length(x);% 计算窗口中心K = floor(window_size / 2);% 初始化输出信号y = zeros(N);% 对信号进行中值滤波for i = K + 1:N - Kwindow = x(i - K:i + K);y(i) = median(window);endend```五、结论本文介绍了 MATLAB 中的数值滤波处理方法，重点讨论了中值滤波的原理及其在 MATLAB 中的实现。
图像处理——均值滤波+中值滤波(Matlab)
题目：均值滤波和中值滤波在自己的证件照中加入椒盐噪声、高斯白噪声。
分别用3*3、5*5、7*7的均值滤波器和中值滤波器进行滤波。
处理过程1.用imnoise函数在图像中分别加入椒盐噪声和高斯白噪声；2.均值滤波：用fspecial函数创建各模板大小的均值滤波器，并用imfilter函数进行滤波。
中值滤波：直接用matlab提供的medfilt2中值滤波器进行滤波即可。
处理结果程序清单（1）均值滤波rgb=imread('photo.jpg');J1=imnoise(rgb,'salt & pepper',0.02);J2=imnoise(J1,'gaussian',0,0.01);h1=fspecial('average',[3,3]);h2=fspecial('average',[5,5]);h3=fspecial('average',[7,7]);rgb1=imfilter(J2,h1);rgb2=imfilter(J2,h2);rgb3=imfilter(J2,h3);figure;subplot(2,3,1);imshow(rgb)title('原图像');subplot(2,3,2);imshow(J2)title('加入噪声后的图像');subplot(2,3,4);imshow(rgb1)title('3*3均值滤波图像');subplot(2,3,5);imshow(rgb2)title('5*5均值滤波图像');subplot(2,3,6);imshow(rgb3)title('7*7均值滤波图像');（2）中值滤波rgb=imread('photo.jpg');J1=imnoise(rgb,'salt & pepper',0.02);J2=imnoise(J1,'gaussian',0,0.01);J3=rgb2gray(J2);rgb1=medfilt2(J3,[3 3]);rgb2=medfilt2(J3,[5 5]);rgb3=medfilt2(J3,[7 7]);figure;subplot(2,3,1);imshow(rgb) title('原图像');subplot(2,3,2);imshow(J3) title('加入噪声后的图像'); subplot(2,3,4);imshow(rgb1) title('3*3中值滤波图像'); subplot(2,3,5);imshow(rgb2) title('5*5中值滤波图像'); subplot(2,3,6);imshow(rgb3) title('7*7中值滤波图像');。
中值滤波matlab程序代码
%自适应中值滤波的算法RAMF%RAMF主要通过以下两步来处理图像。
%1.首先确定最大的滤波半径，然后用一个合适的半径r对图像进行滤波。
计算当前滤波半径像素灰度的Imin,Imax,Imed，%然后判断Imed是否在[Imin,Imax]中间，如果在则向下进行，否则扩大当前半径r继续滤波直到r等于最大滤波半径。
%2.如果当前处理的像素img(i,j)在[Imin,Imax]之间，则输出当前像素，否则输出当前滤波半径中值像素Imed。
clear all;close all;clc;img=rgb2gray(imread('132.jpg'));[m n]=size(img);img=imnoise(img,'salt & pepper',0.1); %加入椒盐噪声subplot(2,2,1),imshow(img),title('椒盐噪声图');%普通中值滤波3*3b=medfilt2(img,[3,3]);subplot(2,2,2),imshow(b),title('3*3中值滤波');c=medfilt2(img,[5,5]);subplot(2,2,3),imshow(c),title('5*5中值滤波');Nmax=10; %确定最大的滤波半径%下面是边界扩展，图像上下左右各增加Nmax像素。
imgn=zeros(m+2*Nmax+1,n+2*Nmax+1);imgn(Nmax+1:m+Nmax,Nmax+1:n+Nmax)=img;imgn(1:Nmax,Nmax+1:n+Nmax)=img(1:Nmax,1:n); %扩展上边界imgn(1:m+Nmax,n+Nmax+1:n+2*Nmax+1)=imgn(1:m+Nmax,n:n+Nmax); %扩展右边界imgn(m+Nmax+1:m+2*Nmax+1,Nmax+1:n+2*Nmax+1)=imgn(m:m+Nmax,N max+1:n+2*Nmax+1); %扩展下边界imgn(1:m+2*Nmax+1,1:Nmax)=imgn(1:m+2*Nmax+1,Nmax+1:2*Nmax); %扩展左边界re=imgn;fori=Nmax+1:m+Nmaxfor j=Nmax+1:n+Nmaxr=1; %初始滤波半径while r~=NmaxW=imgn(i-r:i+r,j-r:j+r);W=sort(W);Imin=min(W(:));Imax=max(W(:));Imed=W(uint8((2*r+1)^2/2));if Imin<Imed&&Imed<Imax %如果当前邻域中值不是噪声点，那么就用此次的邻域break;elser=r+1; %否则扩大窗口，继续判断endendif Imin<imgn(i,j) &&imgn(i,j)<Imax %如果当前这个像素不是噪声，原值输出re(i,j)=imgn(i,j);else %否则输出邻域中值re(i,j)=Imed;endendend%I=re(Nmax+1:m+Nmax,Nmax+1:n+Nmax);%subplot(2,2,4),imshow(I),title('RAMF均值滤波'); figure;imshow(re(Nmax+1:m+Nmax,Nmax+1:n+Nmax),[]);。
Matlab课程设计数据滤波程序
Matlab综合课程设计报告设计题目：专业物联网工程班级142学生王明莲指导教师刘庆2016 年春季学期一、总体设计1．程序的总体设计二、功能实现1.(流程图)三、测试及调试（测试方案、存在的问题及解决方法）2.详细描述程序编写的步骤及编写过程中出现的问题；3.详细描述程序测试方案，采用的调试方法及调试手段；4.详细描述调试中出现的问题、对问题的分析及解决方法。
四、总结包括但不限于以下内容：5.对Matlab知识的掌握程度；6.对程序设计方法（自顶向下、结构化设计）的体会和掌握程度；7.分析问题和解决问题的能力，并举例说明；8.建议与意见。
附件：主要源程序代码（需打印）附件一：一维信号滤波高斯滤波：%高斯滤波的代码x=0:2047;a=load('data.txt'); %运行时data.txt文件要放到当前目录(current directory)中gau=[0.0009 0.0175 0.1295 0.3521 0.3521 0.1295 0.0175 0.0009];%标准差为1时的高斯函数一维模板，如果标准差不为1，则要修改模板y=conv(a,gau);y=y(1:length(y)-length(gau)+1);figure;subplot(1,2,1);plot(x,a);xlabel('高斯滤波前的序列');subplot(1,2,2);plot(x,y);xlabel('高斯滤波后的序列');% 高斯函数的一维模板可以由这个函数得到:fspecial('gaussian', [1 n], sigma) % 当标准差sigma是某一固定数字时，存在一个N,对于任意的n>=N，模板都一样中值滤波：function y=yiweimid(x,N)[m,n]=size(x);xin = zeros(1,n);for i=1:1:n-Nq = median(x(1,i+N));xin(1,i+N)=q;endy=xin;End%中值滤波的代码：x=0:2047;a=load('data.txt'); %运行时data.txt文件要放到当前目录(current directory)中n=5; % n为模板长度，值可以改变y = medfilt1(a,n);figure;subplot(1,2,1);plot(x,a);xlabel('中值滤波前的序列');subplot(1,2,2);plot(x,y);xlabel('中值滤波后的序列');均值滤波：function y=yiweijun(x,N)[m,n]=size(x);xin = zeros(1,n);for i=1:1:n-Nq = sum(x(1,i+N))/(N+1);xin(1,i+N/2)=q;endy = xin;end%均值滤波的代码：x=0:2047;a=load('data.txt'); %运行时data.txt文件要放到当前目录(current directory)中n=5; % n为模板长度，值可以改变mean = ones(1,n)./n; %mean为1×n的模板，各数组元素的值均为1/ny = conv(a,mean);y=y(1:length(y)-length(mean)+1);figure;subplot(1,2,1);plot(x,a);xlabel('均值滤波前的序列');subplot(1,2,2);plot(x,y);xlabel('均值滤波后的序列');附件二：二维信号滤波高斯滤波：function d = gaussfilt(s)[row,col]=size(s);k=1;n=mean(mean(s));img = double(s);n1=floor((n+1)/2);%n2=floor((col+1)/2);for i= 1:nfor j=1:nb(i,j) = exp(-((i-n1)^2+(j-n1)^2)/(4*k))/(4*pi*k);endendimg1=conv2(img,b,'same');d=uint8(img1);end中值滤波：function y = midfilter(x,n)[row,col] = size(x);x1 = double(x);x2 =x1;for i = 1:row-n+1for j = 1:row-n+1c = x1(i:i+(n-1),j:j+(n-1));e =c(1,:);for u = 2:ne =[e,c(u,:)];endmm =median(e);x2(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2) = mm;endendy = uint8(x2);end均值滤波：function y = midjunzhi(x,n)[row,col] = size(x);x1 = double(x);x2 =x1;for i = 1:row-n+1for j = 1:row-n+1c = x1(i:i+(n-1),j:j+(n-1));e =c(1,:);for u = 2:ne =[e,c(u,:)];endmm =sum(e)/(n*n);x2(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2) = mm;endEnd附件三：二维信号滤波算法的改进中值滤波改进算法：function y = midfiltergaijin(x,n)[row,col] = size(x);x1 = double(x);x2 =x1;for i = 1:row-n+1for j = 1:row-n+1c = x1(i:i+(n-1),j:j+(n-1));e =c(1,:);for u = 2:ne =[e,c(u,:)];endif( x2(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2)==max(e)||x2(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2)==min(e))mm =median(e);x2(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2) = mm;elsex2(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2)=x2(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2);endendy = uint8(x2);end均值滤波改进算法：function y = midjunzhigaijin(x,n)%一种改进的均值滤波算法[row,col] = size(x);x1 = double(x);x2 =x1;for i = 1:row-n+1for j = 1:row-n+1c = x1(i:i+(n-1),j:j+(n-1));e =c(1,:);for u = 2:ne =[e,c(u,:)];endif( x2(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2)==max(e)||x2(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2)==min(e))mm =sum(e)/(n*n);x2(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2) = mm;elsex2(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2)=x2(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2);endendendy = uint8(x2);Endgui界面程序：function varargout = untitled(varargin)gui_Singleton = 1;gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ...'gui_Singleton', gui_Singleton, ...'gui_OpeningFcn', @untitled_OpeningFcn, ...'gui_OutputFcn', @untitled_OutputFcn, ...'gui_LayoutFcn', [] , ...'gui_Callback', []);if nargin && ischar(varargin{1})gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});endif nargout[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});elsegui_mainfcn(gui_State, varargin{:});end% End initialization code - DO NOT EDI% --- Executes just before untitled is made visible.function untitled_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)% Choose default command line output for untitledhandles.output = hObject;% Update handles structureguidata(hObject, handles);% --- Outputs from this function are returned to the command line. function varargout = untitled_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) % Get default command line output from handles structurevarargout{1} = handles.output;% --- Executes on button press in togglebutton1.function togglebutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)% --- Executes on selection change in popupmenu1.function popupmenu1_Callback(hObject, eventdata, handles)% --- Executes during object creation, after setting all properties. function popupmenu1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');end% --- Executes on button press in radiobutton1.function radiobutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)function Untitled_1_Callback(hObject, eventdata, handles)function Untitled_2_Callback(hObject, eventdata, handles)function Untitled_3_Callback(hObject, eventdata, handles)function Untitled_6_Callback(hObject, eventdata, handles)function Untitled_7_Callback(hObject, eventdata, handles)function Untitled_10_Callback(hObject, eventdata, handles)global yy;%str = get(hobject,'string');axes(handles.axes2);gyi1 = gaosiyi(yy,3);imshow(gyi1);axes(handles.axes3);gyi2 = medfilt2(yy);imshow(gyi2);--------------------------------------------------------------------function Untitled_11_Callback(hObject, eventdata, handles)global jiaoyan;%str = get(hobject,'string');axes(handles.axes2);gaosi1 = gaussfilt(jiaoyan);imshow(gaosi1);axes(handles.axes3);[row,col]=size(jiaoyan);n=floor(mean(mean(jiaoyan)));gaosi22=fspecial('gaussian',3,1);gaosi2 = filter2(gaosi22,jiaoyan)/255;imshow(gaosi2);function Untitled_8_Callback(hObject, eventdata, handles)global yy;%str = get(hobject,'string');axes(handles.axes2);junyi1 = yiweijun(yy,3);imshow(junyi1);axes(handles.axes3);junyi2 = medfilt2(yy);imshow(junyi2);function Untitled_9_Callback(hObject, eventdata, handles) global img;global jiaoyan;%str = get(hobject,'string');axes(handles.axes2);erjun1 = midjunzhi(jiaoyan,3);imshow(erjun1);axes(handles.axes3);junmo = fspecial('average',3);erjun2 = filter2(junmo,jiaoyan)/255;imshow(erjun2);function Untitled_4_Callback(hObject, eventdata, handles) global yy;%str = get(hobject,'string');axes(handles.axes2);midyi1 = yiweimid(yy,3);imshow(midyi1);axes(handles.axes3);midyi2 = medfilt2(yy);imshow(midyi2);function Untitled_5_Callback(hObject, eventdata, handles) function Untitled_12_Callback(hObject, eventdata, handles) global jiaoyan;%str = get(hobject,'string');axes(handles.axes2);ermid1 = midfilter(jiaoyan,3);imshow(ermid1);axes(handles.axes3);ermid2 = medfilt2(jiaoyan);imshow(ermid2);function Untitled_13_Callback(hObject, eventdata, handles) global img;[filename,pathname]=...uigetfile({'*.jpg';'*.bmp';'*.gif'});str=[pathname filename];img = imread(str);axes(handles.axes1);imshow(img);function Untitled_14_Callback(hObject, eventdata, handles) [FileName pathname]=...uigetfile({'*.xlsx'});str=[FileName pathname];data1 = xlsread(str);set(handles.listbox1,'string',data1);handles.data = data;guidata(hobjects.handles);function Untitled_15_Callback(hObject, eventdata, handles) clcclear all;close(gcf);function figure1_ResizeFcn(hObject, eventdata, handles) function listbox1_Callback(hObject, eventdata, handles) function listbox1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');endfunction Untitled_16_Callback(hObject, eventdata, handles) function Untitled_17_Callback(hObject, eventdata, handles) o be defined in a future version of MATLABglobal img;global yy;axes(handles.axes5);dy=0.1*rand(size(img));yy=y+dy;plot(x,yy);function Untitled_18_Callback(hObject, eventdata, handles) global img;global jiaoyan;axes(handles.axes5);gaosi = imnoise(img,'gaussian',0.02);jiaoyan = gaosi;imshow(gaosi);function Untitled_19_Callback(hObject, eventdata, handles) global img;global jiaoyan;axes(handles.axes5);jiaoyan = imnoise(img,'salt & pepper',0.02);imshow(jiaoyan);function axes6_ButtonDownFcn(hObject, eventdata, handles) axes(handles.axes6);huanying = imread('1.jpg');imshow(huanying);function edit1_Callback(hObject, eventdata, handles) function edit1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');endfunction Untitled_20_Callback(hObject, eventdata, handles) global img;global jiaoyan;%str = get(hobject,'string');axes(handles.axes7);erjun11 = midjunzhigaijin(jiaoyan,3);imshow(erjun11);function Untitled_21_Callback(hObject, eventdata, handles) global jiaoyan;%str = get(hobject,'string');axes(handles.axes7);erjun11 = midfiltergaijin(jiaoyan,3);imshow(erjun11);function axes1_ButtonDownFcn(hObject, eventdata, handles)图片：。
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程序如下：
>> i=imread('Winter.jpg'); %读入图像
subplot(2,2,1);
imshow(i); %显示原始图像
title('original'); %设置图像标题
title('加入椒盐噪声和高斯噪声');
r=l(:,:,1);
g=l(:,:,2);
b=l(:,:,3);
[m,n]=size(r);
for i=1:m
for j=1:n
if(i==1|i==m|j==1|j==n)
G(i,j)=r(i,j);
else
hao(1)=r(i-1,j-1);
hao(20)=r(i+1,j+2);
hao(21)=r(i+2,j-2);
hao(22)=r(i+2,j-1);
hao(23)=r(i+2,j);
hao(24)=r(i+2,j+1);
hao(8)=b(i+1,j);
hao(9)=b(i+1,j+1);
hao=sort(hao);
L(i,j)=hao(5);
end
end
end
>> l(:,:,1)=G;
>> l(:,:,2)=K;
>> l(:,:,3)=L;
>> subplot(2,2,4);
>> imshow(l);
hao(16)=g(i+1,j-2);
hao(17)=g(i+1,j-1);
hao(18)=g(i+1,j);
hao(19)=g(i+1,j+1);
hao(20)=g(i+1,j+2);
hao(10)=b(i-1,j+2);
hao(11)=b(i,j-2);
hao(12)=b(i,j-1);
hao(13)=b(i,j);
hao(14)=b(i,j+1);
hao(15)=b(i,j+2);
hao(25)=r(i+2,j+2);
hao=sort(hao);
P(i,j)=hao(13);
end
end
end
>> for i=1:a
for j=1:b
if(i==1|i==2|i==a-1|i==a|j==1|j==2|j==b-1|j==b)
G(i,j)=hao(5);
end
end
end
>> for i=1:m
for j=1:n
if(i==1|i==m|j==1|j==n)
K(i,j)=g(i,j);
else
hao(1)=g(i-1,j-1);
hao(2)=g(i-1,j);
hao(3)=g(i-1,j+1);
hao(4)=g(i,j-1);
subplot(2,2,3);
imshow(l);
title('加入椒盐噪声和高斯噪声');
r=l(:,:,1);
g=l(:,:,2);
b=l(:,:,3);
[a,b]=size(r);
for i=1:a
for j=1:b
if(i==1|i==2|i==a-1|i==a|j==1|j==2|j==b-1|j==b)
hao(15)=r(i,j+2);
hao(16)=r(i+1,j-2);
hao(17)=r(i+1,j-1);
hao(18)=r(i+1,j);
hao(19)=r(i+1,j+1);
hao(2)=r(i-1,j);
hao(3)=r(i-1,j+1);
hao(4)=r(i,j-1);
hao(5)=r(i,j);
hao(6)=r(i,j+1);
hao(7)=Βιβλιοθήκη (i+1,j-1); hao(8)=r(i+1,j);
hao(9)=r(i+1,j+1);
hao=sort(hao);
hao(10)=r(i-1,j+2);
hao(11)=r(i,j-2);
hao(12)=r(i,j-1);
hao(13)=r(i,j);
hao(14)=r(i,j+1);
hao(21)=g(i+2,j-2);
hao(22)=g(i+2,j-1);
hao(23)=g(i+2,j);
hao(24)=g(i+2,j+1);
hao(25)=g(i+2,j+2);
W(i,j)=b(i,j);
else
hao(1)=b(i-2,j-2);
hao(2)=b(i-2,j-1);
hao(3)=b(i-2,j);
hao(4)=b(i-2,j+1);
P(i,j)=r(i,j);
else
hao(1)=r(i-2,j-2);
hao(2)=r(i-2,j-1);
hao(3)=r(i-2,j);
thao(4)=r(i-2,j+1);
k = imnoise(i,'gaussian',0.02); %加均值为0，方差为0.02的加入高斯噪声
l = imnoise(k,'salt & pepper',0.02); %加均值为0，方差为0.02的椒盐噪声
subplot(2,2,3);
imshow(l);
if(i==1|i==m|j==1|j==n)
L(i,j)=b(i,j);
else
hao(1)=b(i-1,j-1);
hao(2)=b(i-1,j);
hao(3)=b(i-1,j+1);
hao(4)=b(i,j-1);
hao(5)=b(i,j);
hao(6)=b(i,j+1);
hao(7)=b(i+1,j-1);
hao(21)=b(i+2,j-2);
hao(22)=b(i+2,j-1);
hao(23)=b(i+2,j);
hao(24)=b(i+2,j+1);
hao(25)=b(i+2,j+2);
imshow(l);
hao(5)=r(i-2,j+2);
hao(6)=r(i-1,j-2);
hao(7)=r(i-1,j-1);
hao(8)=r(i-1,j);
hao(9)=r(i-1,j+1);
hao=sort(hao);
W(i,j)=hao(13);
end
end
end
l(:,:,1)=P;
l(:,:,2)=Q
l(:,:,3)=w
subplot(2,2,4)
hao(10)=g(i-1,j+2);
hao(11)=g(i,j-2);
hao(12)=g(i,j-1);
hao(13)=g(i,j);
hao(14)=g(i,j+1);
hao(15)=g(i,j+2);
hao(5)=g(i-2,j+2);
hao(6)=g(i-1,j-2);
hao(7)=g(i-1,j-1);
hao(8)=g(i-1,j);
hao(9)=g(i-1,j+1);
hao(5)=g(i,j);
thao(6)=g(i,j+1);
hao(7)=g(i+1,j-1);
hao(8)=g(i+1,j);
hao(9)=g(i+1,j+1);
hao=sort(hao);
K(i,j)=hao(5);
end
end
end
>> for i=1:m
for j=1:n
j = imnoise(i,'salt & pepper',0.02); %加均值为0，方差为0.02的椒盐噪声
subplot(2,2,2);
imshow(j); %显示处理后的图像
title('加入椒盐噪声');
hao(5)=b(i-2,j+2);
hao(6)=b(i-1,j-2);
hao(7)=b(i-1,j-1);
hao(8)=b(i-1,j);
hao(9)=b(i-1,j+1);
subplot(2,2,2);
imshow(j); %显示处理后的图像
title('加入椒盐噪声');
k = imnoise(i,'gaussian',0.02); %加均值为0，方差为0.02的加入高斯噪声
l = imnoise(k,'salt & pepper',0.02); %加均值为0，方差为0.02的椒盐噪声
hao=sort(hao);
Q(i,j)=hao(13);
end
end