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% K近邻平滑滤波

% input - 输入图像矩阵；n - 模板大小(3，5，7...)；k - 近邻数

% output - 滤波处理后的图像矩阵

function output = emuchKNNMeanFilter(input, n, k)

[row, col] = size(input);

edgeWidth = floor(n / 2);

output = zeros(row - edgeWidth * 2, col - edgeWidth * 2);

for i = 1 + edgeWidth : row - edgeWidth

for j = 1 + edgeWidth : col - edgeWidth

mask = input(i - edgeWidth : i + edgeWidth,...

j - edgeWidth : j + edgeWidth);

center = input(i, j);

vertex = Matrix2Vertex(mask);

neighbour = GetNeighbour(vertex, center, k);

output(i - 1, j - 1) = mean(neighbour);

end

end

end

% 根据输入的向量与中心值取近邻值

% vertex - 输入向量；center - 中心值；k - 近邻数

% neighbour - 近邻值

function neighbour = GetNeighbour(vertex, center, k)

distance = abs(vertex - center);

[sortDistance, sortIndex] = sort(distance,1);

neighbour = vertex(sortIndex(2 : k + 1));

end

% 将矩阵转换为向量

function vertex = Matrix2Vertex(matrix)

[row, col] = size(matrix);

vertex = zeros(row * col, 1);

for i = 1 : row * col

vertex(i) = matrix(i);

end

end

思路与7楼一致

调用方法：

将以上代码存为文件emuchKNNMeanFilter.m，在matlab command window中调用。

例如，有矩阵

a =

164        24        196        119        209        51

200        139        53        23        250        244

125        218        11        129        247        86

103        67        39        20        147        38

224        198        183        42        60        84

181        163        33        191        74        29

211        185        56        85        172        197

3        228        116        78        146        202

调用程序进行处理：b = emuchKNNMeanFilter(a, 3, 5)

得到处理后的矩阵

b =

180.6        61.2        101.6        189.6

126.8        40.4        56.4        171.2

92.2        53.8        56.2        121.2

170.8        132.2        45.2        53.4

191.6        105.8        114.8        60

179.8        95        71.4        164.2，