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  • matlab-----均值滤波函数的实现

    均值滤波的原理是对图像以一个区域(方形,圆形)等为模板,对该区域内的数据求平均后赋值给区域的中心

    这种滤波方式原理简单,但是在滤波的同时会造成图像模糊。


    本文将尝试对matlab中的filter2()均值函数用自定义函数averfilter()实现。

     1 %x是需要滤波的图像,n是模板大小(即n×n)
     2 function d=averfilter(x,n)   
     3 a(1:n,1:n)=1;   %a即n×n模板,元素全是1
     4 [height, width]=size(x);   %输入图像是hightxwidth的,且hight>n,width>n
     5 x1=double(x);
     6 x2=x1;
     7 for i=1:height-n+1
     8     for j=1:width-n+1
     9         c=x1(i:i+(n-1),j:j+(n-1)).*a; %取出x1中从(i,j)开始的n行n列元素与模板相乘
    10         s=sum(sum(c));                 %求c矩阵中各元素之和
    11         x2(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2)=s/(n*n); %将与模板运算后的各元素的均值赋给模板中心位置的元素
    12     end
    13 end
    14 %未被赋值的元素取原值
    15 d=uint8(x2);

    原始彩色图apple.bmp如下:

    转换后的灰度图如下:

    加入高斯噪声的灰度图如下:

    接下来将比较matlab自带filter2()均值函数和自定义的均值函数averfilter()的滤波效果:

    matlab自带的filter2()测试代码如下:

    1 A=fspecial('average'); %生成系统预定义的3X3滤波器
    2 Y=filter2(A,g)/255;           %用生成的滤波器进行滤波,并归一化
    3 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
    
    

    结果图:

    使用自己定义的均值滤波函数averfilter()进行测试:

    1 Y2=averfilter(g,n);     %调用自编函数进行均值滤波,n为模板大小
    2  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

    其中自定义均值滤波函数averfilter()的matlab实现代码为:

     1 %x是需要滤波的图像,n是模板大小(即n×n)
     2 function d=averfilter(x,n)   
     3 a(1:n,1:n)=1;   %a即n×n模板,元素全是1
     4 [height, width]=size(x);   %输入图像是hightxwidth的,且hight>n,width>n
     5 x1=double(x);
     6 x2=x1;
     7 for i=1:height-n+1
     8     for j=1:width-n+1
     9         c=x1(i:i+(n-1),j:j+(n-1)).*a; %取出x1中从(i,j)开始的n行n列元素与模板相乘
    10         s=sum(sum(c));                 %求c矩阵中各元素之和
    11         x2(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2)=s/(n*n); %将与模板运算后的各元素的均值赋给模板中心位置的元素
    12     end
    13 end
    14 %未被赋值的元素取原值
    15 d=uint8(x2);

    结果图如下:


    显然比较filter2()和自定义的averfilter()函数其滤波结果是基本一致的,这说明我们对于均值滤波的

    matlab实现是成功的。文中的图片效果不是太好,如果需要原图的读者请给我发邮件vpoet_sir@163.com

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