自适应中值滤波器设计与实现（matlab）

最新推荐文章于 2025-02-17 10:00:00 发布

hs563

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hs563/article/details/118074890

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本文详细介绍了如何在MATLAB环境中设计和实现自适应中值滤波器，通过实例展示了该滤波器在图像去噪方面的应用，探讨了其参数选择和性能优势。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

clc;
clear;
[filename,pathname]=uigetfile({'*.jpg;*.bmp;*.tif;*.png;*.gif','All Image Files';'*.*','All Files'});
f = imread([pathname,filename]);
image_gray=rgb2gray(f);%得到灰度图像
f1=imnoise(image_gray,'salt & pepper',0.3);%添加椒盐噪声后的图像
ff =image_gray;
alreadyProcessed = false(size(image_gray));%生成逻辑非的矩阵
% 迭代.
Smax=7;
for k = 3:2:Smax      %步长为2的循环（k的3，5，7,10）
   zmin = ordfilt2(f1, 1, ones(k, k), 'symmetric');
   zmax = ordfilt2(f1, k * k, ones(k, k), 'symmetric');
   zmed = medfilt2(f1, [k k], 'symmetric');
   
   processUsingLevelB = (zmed > zmin) & (zmax > zmed) & ~alreadyProcessed; 
   zB = (f1 > zmin) & (zmax > f1);
   outputZxy  = processUsingLevelB & zB;
   outputZmed = processUsingLevelB & ~zB;
   ff(outputZxy) = f1(outputZxy);
   ff(outputZmed) = zmed(outputZmed);
   
   alrea