matlab遥感影像滤波

在MATLAB中处理遥感影像时，滤波是一种常用的技术，用于改善图像质量、增强细节或去除噪声。常见的遥感影像滤波有以下几种：

1. **均值滤波**：通过计算像素周围邻域的平均值来平滑图像，适用于去除高斯白噪声。

2. **中值滤波**：对每个像素取其邻域内的像素值排序，然后选择中间的那个值作为新值，适合于去除非连续噪声如椒盐噪声。

3. **高通滤波**（如高斯滤波）：主要用于模糊图像边缘、提高图像分辨率，通过特定大小的卷积核进行操作。

4. **低通滤波**（如双边滤波）：既保留图像细节又减少噪声，特别适合于保持图像边缘的同时平滑部分区域。

5. **小波变换滤波**：利用小波分析对图像进行多尺度分解，可以同时进行频域滤波，适用于提取图像特征和去噪。

6. **自适应滤波**：像非局部均值滤波，它考虑了整个图像的信息，更有效地抑制噪声而不影响边缘。

应用滤波前通常需要根据实际需求选择合适的滤波器，并注意过度滤波可能会导致图像细节丢失。在MATLAB中，`imfilter`函数常用于实现各种滤波操作，而`medfilt2`和`wiener2`等函数则专用于中值滤波和维纳滤波。