lee滤波matlab

在Matlab中，可以使用“fspecial”函数来创建不同类型的滤波器，包括Lee滤波器。下面是一个简单的示例代码，演示如何在Matlab中使用Lee滤波器对图像进行滤波：

% 读入图像
img = imread('lena.jpg');

% 添加高斯噪声
noisy_img = imnoise(img, 'gaussian', 0, 0.01);

% 定义Lee滤波器的窗口大小
win_size = [7 7];

% 创建Lee滤波器
lee_filter = fspecial('lee', win_size);

% 对图像进行滤波
filtered_img = imfilter(noisy_img, lee_filter);

% 显示滤波前后的图像
subplot(1,2,1), imshow(noisy_img), title('Noisy Image');
subplot(1,2,2), imshow(filtered_img), title('Filtered Image');

在上面的示例中，我们首先读入了一张图像，并在其上添加了高斯噪声。然后，我们使用“fspecial”函数创建了一个7x7大小的Lee滤波器，并将其应用于噪声图像上。最后，我们使用“subplot”函数将滤波前后的图像显示在同一张图上。

需要注意的是，Lee滤波器是一种基于窗口的滤波器，它的滤波效果取决于窗口大小和窗口内像素的统计特征。因此，在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的窗口大小和滤波器类型。

相关问题

lee滤波程序matlab

以下是MATLAB中的Lee滤波程序：

function img_filtered = lee_filter(img, window_size)

% 将图像转换为双精度浮点数
img = im2double(img);

% 计算滑动窗口大小
half_w = (window_size - 1) / 2;

% 为输出图像分配空间
img_filtered = zeros(size(img));

% 遍历图像中的每个像素
for i = 1:size(img, 1)
for j = 1:size(img, 2)

% 计算当前像素周围的像素值
iMin = max(i - half_w, 1);
iMax = min(i + half_w, size(img,1));
jMin = max(j - half_w, 1);
jMax = min(j + half_w, size(img,2));
window = img(iMin:iMax, jMin:jMax);

% 计算均值和标准差
mean_val = mean(window(:));
std_val = std(window(:));

% 计算滤波器系数
a = std_val^2 / (mean_val^2 + std_val^2);

% 应用滤波器
img_filtered(i,j) = mean_val + a * (img(i,j) - mean_val);
end
end

% 将输出图像转换为8位无符号整数
img_filtered = im2uint8(img_filtered);

end

使用方法：

img = imread('lena.png');
img_filtered = lee_filter(img, 5);
imshow(img_filtered);

lee滤波代码 matlab

Lee滤波是一种用于图像去噪的算法。它的基本思想是利用图像中的统计特性进行噪声的抑制。

在Matlab中实现Lee滤波，首先需要读入待处理图像，并将其转化为双精度浮点型数组。接着，根据需要进行参数设置，包括窗口大小和噪声方差等。

具体实现过程中，可以使用两层for循环依次遍历图像中的每一个像素点。对于每一个像素点，计算其周围窗口内像素的均值和方差。然后，根据线性滤波的原理，通过将像素点的值与以周围像素均值为权值的系数相乘，得到被滤波后的像素值。最后，将结果保存到一个新的数组中，即完成了Lee滤波的处理过程。

具体实现的代码如下所示：

im = imread('test.png'); %读入待处理图像
im = double(im); %转化为双精度浮点型数组

windowSize = 3; %设定窗口大小
variance = 0.02; %设定噪声方差

[m,n] = size(im);
result = zeros(m,n);

for i = 1:m
for j = 1:n
%计算窗口内像素的均值和方差
window = im(max(i-windowSize,1):min(i+windowSize,m),max(j-windowSize,1):min(j+windowSize,n));
meanVal = mean(window(:));
sigma = variance*meanVal^2;

%利用线性滤波进行去噪
coeff = sigma/(sigma+im(i,j)^2);
result(i,j) = coeff*im(i,j) + (1-coeff)*meanVal;
end
end

%显示结果图像
imshow(uint8(result));