matlab实现中值滤波不用预定义函数

中值滤波是一种常用的图像处理方法，可以用于去除图像中的噪声。下面是一个简单的Matlab实现中值滤波的方法：

% 读入图像
img = imread('lena.png');

% 中值滤波，以3x3的窗口为例
[m, n] = size(img);
filtered_img = zeros(m, n);
for i = 2:m-1
    for j = 2:n-1
        % 取3x3窗口内的像素值
        window = img(i-1:i+1, j-1:j+1);
        % 对窗口内的像素值排序，取中间值
        filtered_img(i, j) = median(window(:));
    end
end

% 显示原图和中值滤波后的图像
subplot(1, 2, 1), imshow(img), title('原图');
subplot(1, 2, 2), imshow(filtered_img), title('中值滤波后的图像');

在这个例子中，我们使用了一个嵌套的for循环来遍历图像的每个像素，并取3x3窗口内的像素值。然后，我们对这个窗口内的像素值进行排序，取中间值作为中值滤波的结果。最后，我们显示原图和中值滤波后的图像。

需要注意的是，这个例子仅仅是一个简单的中值滤波实现，可能存在一些效率上的问题。在实际应用中，我们可能需要考虑更加高效的算法来实现中值滤波。

相关问题

用matlab写中值滤波，不要用函数

以下是使用Matlab编写中值滤波算法的示例代码：

% 读入图像
img = imread('lena.bmp');
% 显示原始图像
subplot(1,2,1);
imshow(img);
title('原始图像');

% 定义滤波器大小
winSize = 3;
% 计算边缘扩展大小
border = floor(winSize/2);

% 边缘扩展
imgBorder = padarray(img,[border border],'symmetric','both');

% 中值滤波
for i = 1:size(img,1)
    for j = 1:size(img,2)
        % 提取当前像素点的邻域
        window = imgBorder(i:i+2*border,j:j+2*border);
        % 对邻域进行排序
        windowSort = sort(window(:));
        % 取中间值作为滤波结果
        imgFiltered(i,j) = windowSort((winSize^2+1)/2);
    end
end

% 显示滤波结果
subplot(1,2,2);
imshow(imgFiltered);
title('中值滤波结果');

该代码中，首先读入了一张图像，并显示了原始图像。然后定义了滤波器大小和边缘扩展大小，并进行了边缘扩展。接着使用两个for循环遍历图像中的每个像素点，提取当前像素点的邻域，对邻域进行排序，取中间值作为滤波结果。最后显示滤波结果。

matlab实现中值滤波

好的，针对您的问题，中值滤波是一种常用的图像处理方法，可以有效地去除图像中的噪声。下面是 MATLAB 中实现中值滤波的代码：

% 读取图像
img = imread('lena.png');

% 设置滤波器大小
filter_size = 3;

% 对图像进行中值滤波
img_median = medfilt2(img, [filter_size, filter_size]);

% 显示原图和中值滤波后的图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(img_median);
title('Median Filtered Image');

其中，`medfilt2` 函数用于进行中值滤波，第一个参数为输入图像，第二个参数为滤波器大小。