matlab对视频进行滤波去噪

clear all;
close all;
videoRead = VideoReader('newfile.avi'); %读取视频
nFrameRead = videoRead.NumberOfFrames;  %获得视频的帧数
% vidHeightRead = videoRead.Height;       %获得视频高度
% vidWidthRead = videoRead.width;         %获得视频宽度
for i = 1 : nFrameRead;   %对每帧图像做空间域滤波处理
    %命名 jpg默认为YCbCr通道
    strtemp = strcat('F_new',int2str(i),'.','jpg');    
    F = read(videoRead,i);
    Y = F(:,:,1);                       %获得图像的三个通道的灰度值
    Cb = F(:,:,2);
    Cr = F(:,:,3);
%   H = fspecial('average',[3 3]); % 均值滤波算子
%     H = fspecial('gaussian',[3 3],0.5); % 高斯滤波算子
%     F_Y=imfilter(Y,H,'replicate');
%     F_Cb=imfilter(Cb,H,'replicate');
%     F_Cr=imfilter(Cr,H,'replicate');  
    F_Y=medfilt2(Y,[3 3]);             %对图像进行中值滤波处理
    F_Cb=medfilt2(Cb,[3 3]);
    F_Cr=medfilt2(Cr,[3 3]);
    F_new = cat(3,F_Y,F_Cb,F_Cr);      %将三个通道联结在一起 cat函数
    imwrite(F_new,strtemp,'JPG');       % 将图片序列保存为图片文件
end
myobj = VideoWriter('result.avi');     % 新建一个视频文件
writerObj.FrameRate =30;               % 定义每秒的帧数
open(myobj);                           % 打开视频文件
for i = 1:nFrameRead;                  % 将图像重新生成视频文件
    fname = strcat('F_new',num2str(i),'.jpg');
    frame = imread(fname);
    writeVideo(myobj,frame);           
end
close(myobj);
### PPG信号滤波方法 为了有效地对PPG信号进行滤波,可以选择多种滤波方法组合应用。具体来说: #### 小波变换与卡尔曼滤波结合 一种常见的方式是先利用小波变换除高频声[^1]。这种方法能够很好地保持原始信号的主要特征而不失真。 接着采用卡尔曼滤波来消除基线漂移现象[^1]。通过预测和更新过程,卡尔曼滤波可以在动态环境中提供较为精确的结果。 #### 巴特沃斯滤波器的应用 另一种方案则是运用巴特沃斯低通滤波加上带阻滤波来进行处理[^3]。这种类型的滤波器因其平坦的通频带特性而在生物医学工程领域广泛应用。对于PPG信号而言,设置合理的截止频率至关重要;一般建议设定较低的下限以排除大部分干扰成分,同时避开可能影响生理参数测量精度的关键频段。 #### 中值滤波与其他非线性手段 针对特定情况下的脉冲型或其他形式的突发性音,则推荐尝试中值滤波等非线性的解决方案[^4]。这类算法擅长应对那些难以被传统线性模型捕捉到的变化模式,在某些应用场景里表现出色。 下面给出一段MATLAB代码作为实例展示如何实施上述提到的一些基本操作: ```matlab % 加载PPG数据文件 (假设已存在名为ppgData.mat的数据集) load('ppgData.mat'); % 假设变量名叫做'ppgSignal' % 应用小波阈值消法 [C,L]=wavedec(ppgSignal,5,'db8'); thr=wthrmngr('penalhi',length(ppgSignal),C(1:length(C)/2)); wdencmp('lvd','sym4',ppgSignal,[],[],thr); % 卡尔曼滤波部分省略... % 使用巴特沃斯滤波器设计并应用于PPG信号 [b,a]=butter(4,[0.5 3]/(Fs/2),'bandpass'); % Fs代表采样率 filtered_signal=filtfilt(b,a,ppgSignal); % 绘制对比图 subplot(2,1,1); plot(ppgSignal); title('Original Signal'); subplot(2,1,2); plot(filtered_signal);title('Filtered Signal'); ```
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