中值滤波器的matlab实现

中值滤波器能够有效降低图像中的椒盐噪声,其中在matlab中可以使用两种方式实现,操作过程如下
首先载入没有噪声的待处理图像,

a=imread('zl1.tif');
a=tofloat(a);
%注意要用tofloat将uint8类转换成浮点数,因为在滤波运算中都是以浮点数的形式运算的,如果不转换,可能会造成精度丢失

原图如下

中值滤波器的matlab实现
用imnoise函数加入椒盐噪声
b=imnoise(a,'salt $ pepper',0.25);
%注意属性选项中即“salt $ pepper”中间有两个空格,0.25为黑点和白点出现的概率

下图为加入椒盐噪声的图像

中值滤波器的matlab实现
使用medfilt2进行中值滤波,medfilt2的通用的形式为
g=medfilt2(f,[m n], padopt)
矩阵[m n]为滤波器的大小,默认值为3X3,padopt为图像边缘的填充方式,默认为0填充
使用默认值对拥有椒盐噪声的图像进行中值滤波
c=medfilt2(b);

下图为进行中值滤波后的图像

中值滤波器的matlab实现
我们从上图中可以看到,使用medfilt2的默认值进行中值滤波后大部分的黑白椒盐噪声都被去除,但是还残留这少部分的黑白椒盐噪声,将滤波器的矩阵扩大
d=medfilt2(b,[5,5]);

中值滤波器的matlab实现
从上图中我们可以看到将中值滤波器的矩阵设置成5X5后,几乎所有的黑白椒盐噪声都被去除,效果十分理想。
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在matlab中还可以通过j计算排序统计滤波器ordfit2函数实现中值滤波,语法为:
g=ordfilt2(f,(m _n)/2,ones(m,n))
其中(m_n)/2是计算排队序列中的中间值的索引(m、n为奇数),如果此值为1,则为最小滤波器,如果此值为m*n,则为最大滤波器,ones(m,n)指的是领域中所有的值都参与排序
(csdn显示格式有问题,不能识别m * n)

Original: https://blog.csdn.net/qq_45208848/article/details/122034733
Author: 调味盐
Title: 中值滤波器的matlab实现

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