自适应中值滤波器matlab实现
基于matlab的实验报告
基于matlab的实验报告实验报告：基于MATLAB 的实验一、实验目的通过使用MATLAB 软件，掌握如何进行数据分析、图像处理、算法实现等一系列实验操作，提高实验者的实践能力和动手能力。
二、实验原理MATLAB 是一种在科学计算和技术开发领域广泛应用的计算机软件。
它能进行矩阵计算、绘制函数和数据图像、实现算法以及进行数据分析等。
通过掌握MATLAB 的使用，能够快速、高效地解决各种科学和工程问题。
三、实验内容1. 数据分析：使用MATLAB 的数据分析工具进行数据的导入、处理和分析。
2. 图像处理：利用MATLAB 的图像处理工具包对图像进行滤波、增强、分割等操作。
3. 算法实现：使用MATLAB 实现常用的算法，如排序、搜索、图像压缩等。
四、实验步骤1. 数据分析：（1）使用MATLAB 的读取数据函数将数据导入MATLAB 环境中。
（2）利用MATLAB 的数据处理函数进行数据清洗和预处理。
（3）使用MATLAB 的统计工具进行数据分析，如求平均值、标准差等。
（4）利用MATLAB 的绘图函数将分析结果可视化。
2. 图像处理：（1）使用MATLAB 的读取图像函数将图像导入MATLAB 环境中。
（2）利用MATLAB 的图像处理工具包进行滤波操作，如均值滤波、中值滤波等。
（3）使用MATLAB 的图像增强函数对图像进行锐化、变换等操作。
（4）利用MATLAB 的图像分割算法对图像进行分割。
3. 算法实现：（1）使用MATLAB 编写排序算法，如冒泡排序、快速排序等。
（2）使用MATLAB 编写搜索算法，如二分查找、线性搜索等。
（3）使用MATLAB 实现图像压缩算法，如离散余弦变换（DCT）。
五、实验结果实验中，我们使用MATLAB 完成了数据分析、图像处理和算法实现的一系列实验操作。
通过数据分析，我们成功导入了数据并对其进行了清洗和预处理，最后得到了数据的统计结果。
在图像处理方面，我们对图像进行了滤波、增强和分割等操作，最终得到了处理后的图像。
matlab一维数组滤波
matlab一维数组滤波Matlab是一种强大的数值计算和数据分析工具，广泛应用于科学、工程、金融等领域。
在Matlab中，一维数组是一种常见的数据结构，用于存储和处理一组相关的数据。
本文将介绍如何使用Matlab对一维数组进行滤波操作。
滤波是一种常见的信号处理技术，用于去除噪声、平滑信号或者突出信号的特定频率成分。
在Matlab中，可以使用不同的函数实现一维数组的滤波，包括滑动平均滤波、中值滤波和高斯滤波等。
滑动平均滤波是一种简单且常用的滤波方法。
它通过计算一定窗口内数据的平均值来实现平滑操作。
在Matlab中，可以使用函数`smooth`来实现滑动平均滤波。
该函数的基本语法如下：```matlabsmoothed_signal = smooth(input_signal, window_size)```其中，`input_signal`是输入的一维数组，`window_size`是窗口大小。
函数会对`input_signal`中的每个元素取窗口内数据的平均值，并将结果存储在`smoothed_signal`中。
中值滤波是一种非线性滤波方法，它通过将窗口内数据的中值作为输出来实现平滑操作。
中值滤波可以有效地去除噪声，对于保留信号的边缘和细节信息也有较好的效果。
在Matlab中，可以使用函数`medfilt1`来实现中值滤波。
该函数的基本语法如下：```matlabfiltered_signal = medfilt1(input_signal, window_size)```其中，`input_signal`是输入的一维数组，`window_size`是窗口大小。
函数会对`input_signal`中的每个元素取窗口内数据的中值，并将结果存储在`filtered_signal`中。
高斯滤波是一种基于高斯函数的滤波方法，它可以有效地平滑信号并保留信号的边缘信息。
在Matlab中，可以使用函数`smoothdata`来实现高斯滤波。
MATLAB课程设计自适应中值滤波
采用快速排序算法，提高滤波速度 引入自适应阈值，提高滤波效果 采用并行计算，提高滤波效率 引入图像分割技术，提高滤波精度
课程设计任务和要 求
提 高 M AT L A B 编 程 能 力 掌握自适应中值滤波算法 提高问题解决能力 培养团队合作精神
掌握MATLAB的基 本语法和编程技巧
理解自适应中值滤 波的原理和实现方 法
添加标题
M AT L A B 实 现 自 适 应 中 值 滤 波 ： 可 以 使 用 M AT L A B 中 的 i m f i l t e r 函 数 来 实 现 自 适 应 中 值 滤 波 ， 该 函数可以方便地实现各种类型的滤波操作。 A B 图 像 处 理 工 具 箱 广 泛 应 用 于 图 像 处 理 、 计 算 机 视 觉 、 模 式 识 别 等 领 域 。
自适应中值滤波算 法介绍
中值滤波是一种非线性滤波技术，通过计算像素邻域的中值来代替像素值，以消除噪 声和模糊图像。
中值滤波可以有效地消除椒盐噪声和随机噪声，但对高斯噪声和脉冲噪声的抑制效果 较差。
中值滤波的缺点是会导致图像细节的丢失，特别是在处理边缘和纹理区域时。
自适应中值滤波是一种改进的中值滤波算法，可以根据图像的局部特性自适应地调整 滤波器的参数，以更好地保留图像的细节和边缘。
添加项标题
函数定义：使用符号"function"进行函数定义，如 "function y = f(x)"
添加项标题
赋值语句：使用符号"="进行赋值，如"x = 1"
添加项标题
条件语句：使用符号"if"、"elseif"、"else"进行条件判断， 如"if x > 0"
基于MATLAB的数字图像处理的设计与实现
基于MATLAB的数字图像处理的设计与实现摘要数字图像处理是一门新兴技术,随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成可能，由于数字图像处理的各种算法的出现,使得其处理速度越来越快，能更好的为人们服务。
数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。
目的:改善医学图像质量，使图像得到增强。
方法：利用Matlab工具箱函数，采用灰度直方图均衡化和高通滤波的方法对一幅X线图像进行增强处理。
结果:用直方图均衡化的算法,将原始图像密集的灰度分布变得比较稀疏，处理后的图像视觉效果得以改善。
高通滤波对于局部细节增强显著,高通滤波后使不易观察到的细节变得清晰。
结论：使用Matlab工具箱大大简化了编程工作，为医学图像处理提供了一种技术平台。
经过直方图均衡化和高通滤波处理后的医学图像，视觉效果得到改善。
关键词:MATLAB；直方图均衡化；高通滤波；图像增强AbstractDigital image processing is an emerging technology, with the development of computer hardware, real—time digital image processing has become possible due to digital image processing algorithms to appear，making it faster and faster processing speed，better for people services .Digital image processing is used by some algorithms computer graphics image pro cessing technology. Objective：To improve the quality of medical image by enhancing the details。
中值滤波原理及MATLAB实现
中值滤波原理及MATLAB实现摘要：图像是一种重要的信息源，通过图像处理可以帮助人们了解信息的内涵。
本文将纯净的图像加入椒盐噪声,然后采用中值滤波的方法对其进行去噪。
中值滤波是一种常用的非线性信号处理技术，在图像处理中，它对滤除脉冲干扰噪声最为有效。
文章阐述了中值滤波的原理、算法以及在图像处理中的应用。
MATLAB 是一种高效的工程计算语言，在数据处理、图像处理、神经网络、小波分析等方面都有广泛的应用。
关键词：图像,中值滤波,去噪,MATLAB1.引言20世纪20年代,图像处理首次得到应用。
上个世纪60年代中期,随着计算机科学的发展和计算机的普及,图像处理得到广泛的应用。
60年代末期,图像处理技术不断完善,逐渐成为一个新兴的学科。
图像处理中输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像。
为了改善图像质量,从图像中提取有效信息,必须对图像进行去噪预处理。
根据噪声频谱分布的规律和统计特征以及图像的特点,出现了多种多样的去噪方法。
经典的去噪方法有：空域合成法,频域合成法和最优合成法等,与之适应的出现了许多应用方法,如均值滤波器,中值滤波器,低通滤波器,维纳滤波器,最小失真法等。
这些方法的广泛应用,促进数字信号处理的极大发展,显著提高了图像质量。
2.中值滤波在图像滤波中，常用的方法是线性滤波技术和非线性滤波技术，线性滤波以其完美的理论基础，数学处理简单、易于采用和硬件实现等优点，一直在图像滤波领域中占有重要的地位。
线性滤波对加性高斯噪声有较好的平滑作用，但对脉冲信号和其它形式的高频分量抑制效果较差，且模糊信号边缘。
非线性滤波是基于对输入信号序列的一种非线性投影关系，常把某一特定的噪声近似为零而保留信号的重要特征，一定程度上克服线性滤波器的不足，非线性滤波早期运用较多的是中值滤波器，其应用于多维信号处理时，对窄脉冲信号具有良好的抑制能力，但中值滤波器对中拖尾（如均匀分布噪声）和短拖尾分布噪声（如高斯噪声）,滤波性能较差,且拖尾越短,其滤波能力越差。
数字图像去噪典型算法及matlab实现
图像去噪是数字图像处理中的重要环节与步骤。
去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。
图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染，一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声（主要由阻性元器件内部产生）、椒盐噪声（主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声）等；目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种：均值滤波算法：也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。
有效抑制加性噪声，但容易引起图像模糊，可以对其进行改进，主要避开对景物边缘的平滑处理。
中值滤波：基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性平滑滤波信号处理技术。
中值滤波的特点即是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域，一般为方形邻域，也可以为圆形、十字形等等，然后将邻域中各像素的灰度值排序，取其中间值作为中心像素灰度的新值，这里领域被称为窗口，当窗口移动时，利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。
其算法简单，时间复杂度低，但其对点、线与尖顶多的图像不宜采用中值滤波。
很容易自适应化。
Wiener维纳滤波：使原始图像与其恢复图像之间的均方误差最小的复原方法，是一种自适应滤波器，根据局部方差来调整滤波器效果。
对于去除高斯噪声效果明显。
实验一：均值滤波对高斯噪声的效果代码I=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\1.gif');%读取图像J=imnoise(I,'gaussian',0,0.005);%加入均值为0，方差为0.005的高斯噪声subplot(2,3,1);imshow(I);title('原始图像');subplot(2,3,2); imshow(J);title('加入高斯噪声之后的图像');%采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波K1=filter2(fspecial('average',3),J)/255; %模板尺寸为3K2=filter2(fspecial('average',5),J)/255;% 模板尺寸为5K3=filter2(fspecial('average',7),J)/255; %模板尺寸为7K4= filter2(fspecial('average',9),J)/255; %模板尺寸为9 subplot(2,3,3);imshow(K1);title('改进后的图像1');subplot(2,3,4); imshow(K2);title('改进后的图像2');subplot(2,3,5);imshow(K3);title('改进后的图像3');subplot(2,3,6);imshow(K4);title('改进后的图像4');PS：filter2用法fspecial函数用于创建预定义的滤波算子，其语法格式为：h = fspecial(type)h = fspecial(type,parameters)参数type制定算子类型，parameters指定相应的参数，具体格式为：type='average'，为均值滤波，参数为n，代表模版尺寸，用向量表示，默认值为[3,3]。
如何用MATLAB来实现中值滤波
如何用MATLAB来实现中值滤波在实时图像采集中，不可避免的会引入噪声，尤其是干扰噪声和椒盐噪声，噪声的存在严重影响边缘检测的效果，中值滤波是一种基于排序统计理论的非线性平滑计数，能有效平滑噪声，且能有效保护图像的边缘信息，所以被广泛用于数字图像处理的边缘提取，其基本原理是把数字图像或数字序列中的一点的值用该点邻域内所有的点排序后的中值来代替。
中值滤波对椒盐噪声有良好的滤除作用，特别是在滤除噪声的同时，能够保护信号的边缘，使之不被模糊。
这些优良特性是线性滤波方法所不具有的。
而且，中值滤波的算法比较简单，也易于用硬件实现。
这篇我们先用MATLAB来实现中值滤波。
中值滤波方法是，对待处理的当前像素，选择一个模板3x3、5x5或其他，这里选择3x3矩阵，该模板为其邻近的若干个像素组成，对模板的像素由小到大进行排序，再用模板的中值来替代原像素的值的方法。
当我们使用3x3窗口后获取领域中的9个像素，就需要对9个像素值进行排序，为了提高排序效率，排序算法思想如图所示。
（1）对窗内的每行像素按降序排序，得到最大值、中间值和最小值。
（2）把三行的最小值即第三列相比较，取其中的最大值。
（3）把三行的最大值即第一列相比较，取其中的最小值。
（4）把三行的中间值即第二列相比较，再取一次中间值。
（5）把前面的到的三个值再做一次排序，获得的中值即该窗口的中值。
sort排序函数sort(A)若A可以使矩阵或行列向量，默认都是对A进行升序排列。
sort(A)是默认的升序，而sort(A,descend)是降序排序。
sort(A)若A是矩阵，默认对A的各列进行升序排列sort(A,dim)dim=1时相当于sort(A)dim=2时表示对矩阵A中的各行元素升序排列。
中值滤波和自适应中值滤波
中值滤波与自适应中值滤波的比较和应用一、引言在图像处理领域，滤波是一种常用的技术，其主要目的是消除图像中的噪声。
其中，中值滤波和自适应中值滤波是两种重要的滤波方法。
二、中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，它的基本思想是用一个像素邻域中所有像素值的中值来替代该像素的值。
这种方法可以有效地去除椒盐噪声，同时保持边缘信息不被破坏。
然而，中值滤波器的一个主要缺点是对高斯噪声的抑制效果较差。
三、自适应中值滤波自适应中值滤波是一种改进的中值滤波方法，它根据每个像素点周围像素的灰度分布特性自动调整滤波窗口大小。
这种方法既保留了中值滤波的优点，又克服了对高斯噪声抑制效果差的问题。
然而，由于需要计算每个像素周围的灰度分布特性，因此计算量较大。
四、中值滤波与自适应中值滤波的比较中值滤波和自适应中值滤波的主要区别在于滤波窗口的大小。
中值滤波使用固定大小的滤波窗口，而自适应中值滤波则根据每个像素点周围像素的灰度分布特性自动调整滤波窗口大小。
因此，自适应中值滤波在保持边缘信息的同时，能更好地去除噪声。
五、应用中值滤波和自适应中值滤波广泛应用于图像处理领域，如医学图像处理、遥感图像处理、视频监控等。
它们可以帮助我们提高图像的质量，提取有用的图像特征，从而进行更深入的图像分析和理解。
六、结论总的来说，中值滤波和自适应中值滤波都是有效的图像滤波方法。
选择哪种方法取决于具体的图像处理任务和需求。
如果图像中的噪声主要是椒盐噪声，并且对计算效率有较高的要求，那么中值滤波可能是一个更好的选择。
如果图像中的噪声包括高斯噪声，并且对图像质量有较高的要求，那么自适应中值滤波可能更适合。
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将下面代码直接贴入matlab中，并将读入图像修改成自己机子上的，就可以运行了。
可以按照“%%”顺序分步来运行
%% function 自适应中值滤波器
%%%%%%%%%%%%%%%
%实现两个功能：
%1.对高密度的椒盐噪声有好的滤除效果；
%2.滤波时减少对图像的模糊；
%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%
%原理：
%1.椒盐噪声概率越大，滤波器窗口需越大。
故若滤波器窗口随噪声概率自适应变化，才能有好的滤除效果
%2.为减少对图像的模糊，需在得出原图像值并非椒盐噪声点时，保留原图像值不变；
%3.椒盐噪声点的特点：该点的值为该点领域上的最大或最小；%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%
%步骤（得到图像中某点(x,y)（即窗口中心点）的值的步骤）：
%1.设定一个起始窗口，以及窗口的最大尺寸；
%2.（此步用于确定窗口大小）对窗口内像素排序，判断中值是否是噪声点，若不是，继续第3步，若是，转到第5步；
%3.判断中心点是否是噪声点，若不是，则输出该点的值（即图像中该点的原值不变）；若是，则输出中值；
%4.窗口尺寸增大，若新窗口尺寸小于设定好的最大值，重复第2步，若大于，则滤波器输出前一个窗口的中值；
%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%
%参数说明：
%被噪声污染的图像（即退化图像也即待处理图像）:Inoise
%滤波器输出图像：Imf
%起始窗口尺寸:nmin*nmin(只取奇数)，窗口尺寸最大值：nmax*nmax %图像大小:Im*In
%窗口内图像的最大值Smax,中值Smed,最小值Smin
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%
clear
clf
%% 读入图像I
I=imread('e:/photo/cat.jpg');
%转化为灰度图Ig
Ig=rgb2gray(I);
%被密度为0.2的椒盐噪声污染的图像Inoise
Inoise=imnoise(Ig,'salt & pepper',0.2);
%或者是被方差为0.2的高斯噪声污染的图像Inoise
%Inoise=imnoise(Ig,'gaussian',0.2);
%显示原图的灰度图Ig和噪声图像Inoise
subplot(2,2,1),imshow(Ig);xlabel('a.原始灰度图像');
subplot(2,2,2),imshow(Inoise);xlabel('b.被噪声污染的图像');
%% 定义参数
%获取图像尺寸:Im,In
[Im,In]=size(Inoise);
%起始窗口尺寸:nmin*nmin(窗口尺寸始终取奇数)
nmin=3;
%最大窗口尺寸:nmax*nmax
nmax=9;
%定义复原后的图像Imf
Imf=Inoise;
%为了处理到图像的边界点，需将图像扩充
%因为窗口尺寸是弹性的，所以将Inoise固定扩充到最大:I_ex[(Im+(nmax-1))*(In+(nmax-1))]
I_ex=[zeros((nmax-1)/2,In+(nmax-1));zeros(Im,(nmax-
1)/2),Inoise,zeros(Im,(nmax-1)/2);zeros((nmax-1)/2,In+(nmax-1))];
%% 自适应滤波过程
%遍历图像Inoise中的每一点
for x=1:Im
for y=1:In
for n=nmin:2:nmax
%图像Inoise中的某点(x,y)的领域Sxy，对应在I_ex中为(x+[(nmax-1)/2-(n-1)/2]:x+[(nmax-1)/2-(n-1)/2]+(n-1),y+(nmax-1)/2-(n-
1)/2:y+[(nmax-1)/2-(n-1)/2]+(n-1))
Sxy=I_ex(x+(nmax-1)/2-(n-1)/2:x+(nmax-1)/2+(n-1)/2,y+(nmax-1)/2-(n-1)/2:y+(nmax-1)/2+(n-1)/2);
Smax=max(max(Sxy));%求出窗口内像素的最大值
Smin=min(min(Sxy));%求出窗口内像素的最小值
Smed=median(median(Sxy));%求出窗口内像素的中值
%判断中值是否是噪声点
if Smed>Smin && Smed<Smax
%若中值既大于最小值又小于最大值，则不是
%是，则退出该if语句，增大窗口尺寸，再次判断
%不是，则判断该点的原值是不是噪声点
if Imf(x,y)<=Smin || Imf(x,y)>=Smax
%若该点的原值既大于最小值又小于最大值，则不是
%不是，则输出原值，即不作处理
%是，则输出中值
Imf(x,y)=Smed;
end
break
%有输出则不再进行循环判断
end
end
%当n=max时，输出中值
Imf(x,y)=Smed;
end
end
subplot(2,2,3),imshow(Imf);xlabel('d.最大尺寸为9的自适应中值滤波器的滤波效果');
%% 与普通中值滤波器的对比
Imf1=medfilt2(Inoise,[3,3]);
Imf2=medfilt2(Imf1,[3,3]);
subplot(2,2,4),imshow(Imf2);xlabel('e.尺寸为3的普通中值滤波器两次滤波效果'); 下面是运行结果：。