MATLAB读取图像并进行9*9均值滤波代码

以下是MATLAB读取图像并进行9*9均值滤波的代码：

% 读取图像
img = imread('test.jpg');
% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 定义均值滤波核
kernel = ones(9) / 81;
% 进行均值滤波
filtered_img = conv2(gray_img, kernel, 'same');
% 显示原图和滤波后的图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(gray_img);
title('原图');
subplot(1, 2, 2);
imshow(filtered_img);
title('均值滤波后');

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MATLAB读取图像并进行5*5均值滤波代码

以下是MATLAB读取图像并进行5*5均值滤波的代码：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 显示原图像
figure;
imshow(img);
title('原图像');

% 对图像进行5*5均值滤波
kernel = ones(5)/25;
filtered_img = imfilter(img, kernel);

% 显示滤波后的图像
figure;
imshow(filtered_img);
title('滤波后的图像');

说明：

1. 首先使用`imread()`函数读取图像文件`image.jpg`，并将其存储在`img`变量中。
2. 使用`imshow()`函数显示原图像。
3. 定义一个5*5的均值滤波器（即所有元素都为1/25），并使用`imfilter()`函数对图像进行滤波，将滤波后的图像存储在`filtered_img`变量中。
4. 使用`imshow()`函数显示滤波后的图像。

注意：在使用`imread()`函数读取图像文件时，应该确保图像文件和当前MATLAB代码文件在同一个目录下，或者使用完整的文件路径指定图像文件的位置。

对于给定图像lena.bmp,首先调用matlab的图像工具箱函数实现5*5的均值滤波，然后在不调用图像工具箱函数的情况下实现该图像的3*3均值滤波，最后将两个滤波结果相减，可以对比两种滤波图像的差别。请写出matlab程序。

好的，以下是matlab代码实现：

% 读取图像lena.bmp
img = imread('lena.bmp');

% 使用matlab的图像工具箱实现5*5的均值滤波
img1 = imfilter(img, fspecial('average', [5 5]));

% 自己实现3*3均值滤波
h = ones(3) / 9;
img2 = conv2(img, h, 'same');

% 将两个滤波结果相减
img_diff = img1 - img2;

% 显示三张图像
subplot(1, 3, 1), imshow(img1), title('5*5均值滤波');
subplot(1, 3, 2), imshow(img2), title('3*3均值滤波');
subplot(1, 3, 3), imshow(img_diff), title('两者差别');

上述代码中，`imread` 函数用于读取图像，`imfilter` 函数用于实现5*5的均值滤波，`fspecial` 函数生成指定大小的特殊滤波器，`ones` 函数生成全部为1的矩阵，`conv2` 函数用于实现2D卷积运算，`same` 参数表示输出与原图像相同大小的图像。最后使用 `imshow` 函数显示图像。