均值滤波去除图像噪声的matlab程序

最新推荐文章于 2021-08-27 13:00:49 发布

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#matlab #人工智能

本文介绍了一种图像处理技术——均值滤波的基本概念及其MATLAB实现过程。均值滤波通过计算图像中每个像素周围的平均值来替换原像素值，从而达到平滑图像和去除噪声的效果。文章提供了具体的MATLAB代码示例，并展示了均值滤波对不同类型的噪声（如高斯噪声和椒盐噪声）处理前后的对比效果。

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所谓均值滤波实际上就是用均值替代原图像中的各个像素值。

均值滤波的方法是：对待处理的当前像素，选择一个模板，该模板为其近邻的若干像素组成，用模板中的像素的均值来替代原像素。

优点：算法简单，计算速度快。

缺点：在降低噪声时使图像产生模糊。

matla程序：

[width,height]=size(result1);
n=3;
a=ones(n,n);
x1=double(result1);
x2=x1;
for i=1:(height-n)+1
   for j=1:width-n+1
       c=x1(i:i+(n-1),j:j+(n-1)).*a;
       s=sum(sum(c));
       x2(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2)=s/(n*n);
   end
end
imshow(uint8(x2));

均值滤波对高斯噪声的处理结果：

对椒盐噪声的处理结果：

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