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1、%自适应中值滤波的算法RAMF%RAMF主要通过以下两步来处理图像。%1.首先确定最大的滤波半径,然后用一个合适的半径r对图像进行滤波。计算当前滤波半径像素灰度的Imin,Imax,Imed,%然后判断Imed是否在[Imin,Imax]中间,如果在则向下进行,否则扩大当前半径r继续滤波直到r等于最大滤波半径。%2.如果当前处理的像素img(i,j)在[Imin,Imax]之间,则输出当前像素,否则输出当前滤波半径中值像素Imed。clearall;closeall;clc;img=rgb2gray(im
2、read('132.jpg'));[mn]=size(img);img=imnoise(img,'salt&pepper',0.1);%加入椒盐噪声subplot(2,2,1),imshow(img),title('椒盐噪声图');%普通中值滤波3*3b=medfilt2(img,[3,3]);subplot(2,2,2),imshow(b),title('3*3中值滤波');c=medfilt2(img,[5,5]);subplot(2,2,3),imshow(c),title('5*5中值滤波');N
3、max=10;%确定最大的滤波半径%下面是边界扩展,图像上下左右各增加Nmax像素。imgn=zeros(m+2*Nmax+1,n+2*Nmax+1);imgn(Nmax+1:m+Nmax,Nmax+1:n+Nmax)=img;imgn(1:Nmax,Nmax+1:n+Nmax)=img(1:Nmax,1:n);%扩展上边界imgn(1:m+Nmax,n+Nmax+1:n+2*Nmax+1)=imgn(1:m+Nmax,n:n+Nmax);%扩展右边界imgn(m+Nmax+1:m+2*Nmax+1,Nm
4、ax+1:n+2*Nmax+1)=imgn(m:m+Nmax,Nmax+1:n+2*Nmax+1);%扩展下边界imgn(1:m+2*Nmax+1,1:Nmax)=imgn(1:m+2*Nmax+1,Nmax+1:2*Nmax);%扩展左边界re=imgn;fori=Nmax+1:m+Nmaxforj=Nmax+1:n+Nmaxr=1;%初始滤波半径whiler~=NmaxW=imgn(i-r:i+r,j-r:j+r);W=sort(W);Imin=min(W(:));Imax=max(W(:));Ime
5、d=W(uint8((2*r+1)^2/2));ifImin6、4),imshow(I),title('RAMF均值滤波');figure;imshow(re(Nmax+1:m+Nmax,Nmax+1:n+Nmax),[]);