matlab空域滤波叠加原图

可以使用matlab中的imfilter函数实现空域滤波，具体步骤如下：

1. 读取原图像
2. 设计滤波器，可以选择高斯滤波器、中值滤波器等
3. 使用imfilter函数对原图像进行滤波处理
4. 将滤波后的图像与原图像叠加显示

以下是一个示例代码：

% 读取原图像
img = imread('lena.png');

% 设计高斯滤波器
h = fspecial('gaussian', [5 5], 2);

% 对原图像进行滤波处理
img_filtered = imfilter(img, h);

% 将滤波后的图像与原图像叠加显示
img_combined = imadd(img, img_filtered);

% 显示结果
imshow(img_combined);

相关问题

图像的空域滤波处理matlab

在MATLAB中进行图像的空域滤波处理，可以使用imfilter函数。该函数可以对图像进行各种类型的空域滤波处理，包括平滑滤波、锐化滤波、边缘检测滤波等。

下面以平滑滤波为例，介绍MATLAB中的空域滤波处理方法。

1. 读取图像

首先需要读取需要进行滤波处理的图像。可以使用imread函数读取图像，例如：

img = imread('lena.jpg');

2. 进行平滑滤波

使用imfilter函数进行平滑滤波。平滑滤波可以使用均值滤波、高斯滤波等方法。例如，使用3x3的均值滤波器对图像进行平滑滤波：

h = fspecial('average', [3 3]);
img_smooth = imfilter(img, h);

其中，fspecial函数用于创建均值滤波器，[3 3]表示滤波器的大小为3x3。

3. 显示结果

最后，使用imshow函数显示处理后的图像：

imshow(img_smooth);

完整代码如下：

img = imread('lena.jpg');
h = fspecial('average', [3 3]);
img_smooth = imfilter(img, h);
imshow(img_smooth);

图像的空域滤波处理matlab代码

以下是一些基本的空域滤波处理matlab代码：

1. 均值滤波（平滑滤波）

img = imread('test.jpg');
% 定义滤波器大小
filter_size = 3;
% 定义滤波器
filter = ones(filter_size) / filter_size ^ 2;
% 进行滤波
img_filtered = imfilter(img, filter);

2. 中值滤波

img = imread('test.jpg');
% 定义滤波器大小
filter_size = 3;
% 进行滤波
img_filtered = medfilt2(img, [filter_size filter_size]);

3. 高斯滤波

img = imread('test.jpg');
% 定义滤波器大小和标准差
filter_size = 3;
sigma = 1;
% 定义滤波器
filter = fspecial('gaussian', [filter_size filter_size], sigma);
% 进行滤波
img_filtered = imfilter(img, filter);

4. 锐化滤波

img = imread('test.jpg');
% 定义滤波器
filter = [0 -1 0; -1 5 -1; 0 -1 0];
% 进行滤波
img_filtered = imfilter(img, filter);

这些代码只是基本的空域滤波处理代码，实际应用中还需要根据具体情况进行调整和优化。