imBlurred = imfilter(I,PSF,"symmetric","conv");

时间: 2023-11-13 11:03:34 浏览: 50
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MATLAB函数的filter2 conv2 imfilter2函数.pdf

这段代码的作用是将图像I进行模糊处理，使用的模糊核为PSF，模糊方法为对称卷积（symmetric convolution）。 具体来说，对称卷积是一种常用的图像模糊方法，它将图像I与一个对称的卷积核PSF进行卷积，得到一个模糊后的图像imBlurred。卷积核PSF通常表示为一个矩阵，在卷积过程中，将卷积核PSF对准图像I上的每个像素点，并将其与周围像素点的值加权求和，最终得到卷积结果。通过调整卷积核PSF的大小和形状，可以实现不同程度的图像模糊效果。
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在MATLAB环境中，imfilter函数是一个非常重要的图像处理工具，用于对图像进行滤波操作。这个函数提供了多种滤波器，包括但不限于线性、非线性以及各种类型的卷积核，例如高斯滤波器。在本项目中，我们关注的是如何...
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linear-filter.rar_imfilter

MATLAB code for Linear filtering without using imfilter function

I = imread('C:\ok\苹果.jpg'); PSF = fspecial('gaussian', 5, 5); Blurred = imfilter(I, PSF, 'symmetric', 'conv'); V = 0.003; BN = imnoise(Blurred, 'gaussian', 0, V); % 维纳滤波 K = im2double(BN); n = size(PSF,1); NI = abs(fftn(K)).^2; H = fftn(PSF,[size(K,1) size(K,2)]); denoised = real(ifft2((conj(H).*fftn(K))./(H.*conj(H) + V./NI))); imshow(denoised);

Blurred = imfilter(I, PSF, 'symmetric', 'conv'); V = 0.003; BN = imnoise(Blurred, 'gaussian', 0, V); % 维纳滤波 K = im2double(BN); n = size(PSF,1); NI = abs(fftn(K)).^2; H = fftn(PSF,[size(K,1) size...

%读入图像，将图像数据类型转化为double Image = im2double(rgb2gray(imread('lena.jpg'))); %构造Sobel算子的8个模板，旋转得来 H1 = [-1 -2 -1;0 0 0;1 2 1];H2 = [0 -1 -2;1 0 -1;2 1 0]; H3 = [1 0 -1;2 0 -2;1 0 -1];H4 = [2 1 0;1 0 -1;0 -1 -2]; H5 = [1 2 1;0 0 0;-1 -2 -1];H6 = [0 1 2;-1 0 1;-2 -1 0]; H7 = [-1 0 1;-2 0 2;-1 0 1];H8 = [-2 -1 0;-1 0 1;0 1 2]; %使用Sobel各个模板进行过滤 R1 = imfilter(ImageF,H1);R2 = imfilter(ImageF,H2); R3 = imfilter(ImageF,H3);R4 = imfilter(ImageF,H4); R5 = imfilter(ImageF,H5);R6 = imfilter(ImageF,H6); R7 = imfilter(ImageF,H7);R8 = imfilter(ImageF,H8); %边缘检测 f1 = max(max(R1,R2),max(R3,R4)); f2 = max(max(R5,R6),max(R7,R8)); edgeImage = max(f1,f2); subplot(111);imshow(edgeImage);title('八个模板的Sobel梯度图像'); %图像锐化 sharpImage = edgeImage+ImageF; subplot(112);imshow(sharpImage);title('八个模板的Sobel锐化图像');修改这段代码使其没有错误

As an AI language model, I do not have emotions or personal opinions. However, "null" is a programming term that refers to a value that is undefined or has no value assigned to it. It is often used in...

%% MSR I=imread('C:\Users\sensen\Desktop\雾霾天气素材\1.jpg'); wu1 = rgb2gray(I); fr=I(:,:,1); fg=I(:,:,2); fb=I(:,:,3); mr=im2double(fr); mg=im2double(fg); mb=im2double(fb); n=141;%定义模板大小。 kid=141； n1=floor((n+1)/2);%确定中心 a1=60; %定义标准差（尺度） kid=60； for i=1:n for j=1:n b(i,j) =exp(-((i-n1)^2+(j-n1)^2)/(a1*a1))/(pi*a1*a1); %高斯函数。 end end nr1=imfilter(mr,b,'conv','replicate'); ng1=imfilter(mg,b,'conv','replicate'); nb1=imfilter(mb,b,'conv','replicate');%卷积滤波。 ur1=log(nr1); ug1=log(ng1); ub1=log(nb1); tr1=log(mr+eps);tg1=log(mg+eps);tb1=log(mb+eps); yr1=(tr1-ur1)/3;yg1=(tg1-ug1)/3;yb1=(tb1-ub1)/3; a2=10; %定义标准差（尺度） for i=1:n for j=1:n a(i,j) =exp(-((i-n1)^2+(j-n1)^2)/(a2*a2))/(pi*a2*a2); %高斯函数。 end end nr2=imfilter(mr,a,'conv','replicate'); ng2=imfilter(mg,a,'conv','replicate'); nb2=imfilter(mb,a,'conv','replicate');%卷积滤波。 ur2=log(nr2);ug2=log(ng2);ub2=log(nb2); tr2=log(mr+eps);tg2=log(mg+eps);tb2=log(mb+eps); yr2=(tr2-ur2)/3;yg2=(tg2-ug2)/3;yb2=(tb2-ub2)/3; a3=150; %定义标准差（尺度）kid=150； for i=1:n for j=1:n e(i,j) =exp(-((i-n1)^2+(j-n1)^2)/(a3*a3))/(pi*a3*a3); %高斯函数。 end end nr3=imfilter(mr,e,'conv','replicate'); ng3=imfilter(mg,e,'conv','replicate'); nb3=imfilter(mb,e,'conv','replicate');%卷积滤波。 ur3=log(nr3);ug3=log(ng3);ub3=log(nb3); tr3=log(mr+eps);tg3=log(mg+eps);tb3=log(mb+eps); yr3=(tr3-ur3)/3;yg3=(tg3-ug3)/3;yb3=(tb3-ub3)/3; dr=yr1+yr2+yr3;dg=yg1+yg2+yg3;db=yb1+yb2+yb3; cr=im2uint8(dr); cg=im2uint8(dg); cb=im2uint8(db); z=cat(3,cr,cg,cb); wu2 = rgb2gray(z); figure(2) subplot(2,2,1), imshow(I);title('原图'); subplot(2,2,2), imshow(z);title('MSR去雾后'); subplot(2,2,3), imhist(wu1);title('原图-灰度'); subplot(2,2,4), imhist(wu2);title('SSR去雾后-灰度');

nr1 = imfilter(mr, b, 'conv', 'replicate'); ng1 = imfilter(mg, b, 'conv', 'replicate'); nb1 = imfilter(mb, b, 'conv', 'replicate'); % 卷积滤波 ur1 = log(nr1); ug1 = log(ng1); ub1 = log(nb1); tr1 = log...

I2 = imfilter(I1,H,'replicate');

This line of code applies a linear filter (kernel) represented by the matrix H to the image I1 using the imfilter function in MATLAB. The resulting filtered image is saved in the variable I2. The '...

function [mag,ax,ay, or] = Canny(im, sigma) % Magic numbers GaussianDieOff = .0001; % Design the filters - a gaussian and its derivative pw = 1:30; % possible widths ssq = sigma^2; width = find(exp(-(pw.*pw)/(2*ssq))>GaussianDieOff,1,'last'); if isempty(width) width = 1; % the user entered a really small sigma end gau=fspecial('gaussian',2*width+1,1); % Find the directional derivative of 2D Gaussian (along X-axis) % Since the result is symmetric along X, we can get the derivative along % Y-axis simply by transposing the result for X direction. [x,y]=meshgrid(-width:width,-width:width); dgau2D=-x.*exp(-(x.*x+y.*y)/(2*ssq))/(pi*ssq); % Convolve the filters with the image in each direction % The canny edge detector first requires convolution with % 2D gaussian, and then with the derivitave of a gaussian. % Since gaussian filter is separable, for smoothing, we can use % two 1D convolutions in order to achieve the effect of convolving % with 2D Gaussian. We convolve along rows and then columns. %smooth the image out aSmooth=imfilter(im,gau,'conv','replicate'); % run the filter across rows aSmooth=imfilter(aSmooth,gau','conv','replicate'); % and then across columns %apply directional derivatives ax = imfilter(aSmooth, dgau2D, 'conv','replicate'); ay = imfilter(aSmooth, dgau2D', 'conv','replicate'); mag = sqrt((ax.*ax) + (ay.*ay)); magmax = max(mag(:)); if magmax>0 mag = mag / magmax; % normalize end or = atan2(-ay, ax); % Angles -pi to + pi. neg = or<0; % Map angles to 0-pi. or = or.*~neg + (or+pi).*neg; or = or*180/pi; % Convert to degrees. end

这是一个实现Canny边缘检测算法的Matlab函数。函数接受一个图像和一个高斯滤波器的标准差作为输入，并输出图像的边缘强度、x和y方向的梯度以及每个像素的梯度方向。首先，函数设计高斯滤波器和它的一阶导数。...

% 读取彩色图像并转换为灰度图像 img = imread('peppers.jpg'); gray_img = rgb2gray(img); % 对灰度图像进行高斯模糊处理 h = fspecial('gaussian', [13, 13], 15); blur_img = imfilter(gray_img, h, 'symmetric'); % 构造退化模型，得到退化图像 psf = fspecial('gaussian', [13, 13], 15); degraded_img = imfilter(gray_img, psf, 'symmetric'); % 使用盲去卷积算法进行图像复原 num_iters = [10, 50]; for i = 1:length(num_iters) % 设置算法参数 num_iter = num_iters(i); lambda = 1; beta = 2; tol = 1e-4; % 调用盲去卷积函数进行迭代复原 [restored_img, psf_est] = deconvblind(degraded_img, psf, num_iter, lambda, beta, tol); % 显示复原结果和重建的 PSF figure; subplot(1, 2, 1); imshow(restored_img); title(sprintf('Restored Image (Iter: %d)', num_iter)); subplot(1, 2, 2); imshow(psf_est, []); title(sprintf('Estimated PSF (Iter: %d)', num_iter))); end 此代码在matlab中无法运行请修改

degraded_img = imfilter(gray_img, psf, 'symmetric'); % 使用盲去卷积算法进行图像复原 num_iters = [10, 50]; for i = 1:length(num_iters) % 设置算法参数 num_iter = num_iters(i); lambda = 1; beta = 2;...

未定义函数或变量 'hx'。 出错 code (line 10) image_data = imresize(image_data,[224,224]);Ix = imfilter(double(image_data), hx, 'replicate');

这个错误提示说明程序无法找到变量 'hx'。...然后，将sobel算子传递给imfilter函数，像这样： matlab Ix = imfilter(double(image_data), sobel, 'replicate'); 这样就可以解决这个错误了。

im = imread('lena.jpg'); % 创建PSF psf = fspecial('gaussian', [15 15], 5); % 对图像进行卷积 im_blur = imfilter(im, psf, 'circular', 'conv'); % 添加高斯噪声 sigma = 25; im_noisy = imnoise(im_blur, 'gaussian', 0, (sigma/255)^2); % 显示模糊且有噪声的图像 subplot(2, 2, 1); imshow(im_noisy); title('模糊且有噪声的图像'); % 进行逆滤波 im_recovered_inv = deconvwnr(im_noisy, psf, 0); subplot(2, 2, 2); imshow(im_recovered_inv); title('逆滤波复原的图像');逆滤波这里有问题，改正代码

im_blur = imfilter(im, psf, 'circular', 'conv'); % 添加高斯噪声 sigma = 25; im_noisy = imnoise(im_blur, 'gaussian', 0, (sigma/255)^2); % 显示模糊且有噪声的图像 subplot(2, 2, 1); imshow(im_noisy); ...

翻译这段代码I=imread('image.jpg');% 读取图像 I=rgb2gray(I); I=double(I);noise=15.*randn(size(I)); PSF=fspecial('motion',21,11); Blurred=imfilter(I,PSF,'circular'); BlurredNoisy=Blurred+noise; NSR=sum(noise(:).^2)/sum(I(:).^2); NP=abs(fftn(noise)).^2; NPOW=sum(NP(:))/prod(size(noise)); NCORR=fftshift(real(ifftn(NP))); IP=abs(fftn(I)).^2; IPOW=sum(IP(:))/prod(size(I)); ICORR=fftshift(real(ifftn(IP))); NSR=NPOW./IPOW; subplot(131);imshow(BlurredNoisy,[min(min(BlurredNoisy)),max(max(BlurredNoisy))]); subplot(132);imshow(deconvwnr(BlurredNoisy,PSF,NSR),[]); subplot(133);imshow(deconvwnr(BlurredNoisy,PSF,NCORR,ICORR),[]);

这段代码的主要功能是使用退化模型对图像进行去模糊和去噪处理。代码的具体步骤： 1. 从文件中读取一张图像，文件名为'image.jpg'。 2. 将图像转换为灰度图像。 3. 将灰度图像转换为双精度类型。...

% 生成模糊核 h = fspecial('gaussian', 19, 2); % 读取图像 f = imread('D:\txcl\tu\lena.bmp'); % 替换为您的图像路径 % 将图像归一化到0-1范围 f = im2double(f); % 图像与模糊核卷积并添加高斯噪声 g = imfilter(f, h, 'conv', 'replicate'); sigma2 = 30*30/255^2; % 替换为您所需的噪声方差 n = sigma2 * randn(size(g)); g_noisy = g + n; % 逆滤波法 F_hat_inv = fft2(g_noisy)./ fft2(h + eps); f_inv = ifft2(F_hat_inv); f_inv = real(f_inv); imshow(f_inv);

这里的'conv'表示进行卷积操作，'replicate'表示对边界进行复制填充。 5. 根据给定的噪声方差计算高斯噪声，并与模糊后的图像相加得到带噪声的图像。 6. 使用快速傅里叶变换（FFT）对带噪声的图像和模糊核进行...

clc; clear,close; I = imread('flower.tif'); %使用fspecial函数创建一个运动模糊退化函数。假设我们想要一个方向为45度，长度为11像素的模糊核 motion_kernel = fspecial('motion', 11, 45); %应用运动模糊和高斯噪声 blurred = imfilter(I, motion_kernel, 'conv', 'circular'); blurred = imnoise(blurred, 'gaussian', 0, 0.01); % 添加均值为0，方差为0.01的高斯噪声 estimated_nsr = 0; % 估计信噪比 restored = deconvwnr(blurred, motion_kernel, estimated_nsr); % 维纳滤波 estimated_nsr = 0.001; % 估计信噪比 restored_wnr = deconvwnr(blurred, motion_kernel, estimated_nsr); % 自相关函数滤波 corr_img = xcorr2(blurred); % 计算自相关函数 corr_kernel = xcorr2(motion_kernel); % 计算模糊核的自相关函数 restored_wiener = deconvwnr(blurred, motion_kernel, corr_kernel, corr_img);这个程序改一下错

1. 在使用imfilter函数进行卷积时，可以指定边缘处理方式，如'conv'表示用0填充边缘，'replicate'表示用边缘像素填充，'symmetric'表示用图像对称的方式填充，等等。 2. 在添加高斯噪声时，可以根据需要调整均值和...

matlab 卷积算子,matlab  矩阵卷积imfilter  conv2  filter 区别探究

在Matlab中，有三种常用的卷积算子：imfilter、conv2和filter。它们的区别如下： 1. imfilter：imfilter函数是Matlab提供的图像处理工具箱中的一个函数，一般用于图像处理领域。imfilter可以对图像进行...

function geometric_mean_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to geometric_mean (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global T axes(handles.axes2); T=getimage; p=inputdlg({'模板矩阵维数:'},'输入',1,{'3'}); if isempty(p)==1 %errordlg('没有输入！','error'); return else p=str2num(p{1}); I=im2double(T); PSF1=fspecial('average', p); I=exp(imfilter(log(I), PSF1));%几何均值 axes(handles.axes1); imshow(T); axes(handles.axes2); imshow(I); end

这是一个 MATLAB GUI 中的回调函数，用于对图像进行几何均值...同时，函数中调用了 fspecial 函数生成平均滤波器，并使用 imfilter 函数对图像进行滤波，并使用 imshow 函数在界面上显示原始图像和滤波后的图像。

imfilter

imfilter是MATLAB中的一个函数，用于对图像进行滤波操作。它可以对一张图像进行不同类型的滤波操作，如高斯滤波、中值滤波、锐化滤波等。 imfilter函数的语法格式如下： outputImage = imfilter(inputImage...
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