matlab 中值滤波代码

MATLAB 中可以使用 medfilt2 函数实现二维中值滤波，示例代码如下：

% 读取图像
I = imread('lena.png');

% 添加椒盐噪声
J = imnoise(I, 'salt & pepper', 0.02);

% 中值滤波
K = medfilt2(J);

% 显示结果
subplot(1, 2, 1), imshow(J), title('添加噪声的图像');
subplot(1, 2, 2), imshow(K), title('中值滤波后的图像');

上述代码中，首先读取一张图像并添加椒盐噪声，然后使用 medfilt2 函数进行中值滤波，最后显示原图和处理后的图像。其中，medfilt2 函数的参数可以指定滤波器的大小，例如：

K = medfilt2(J, [3 3]); % 3x3 的滤波器

这将使用 3x3 的滤波器进行中值滤波。

相关问题

matlab中值滤波代码

以下是MATLAB中的一个简单的中值滤波器实现代码：

function img_filtered = median_filter(img, kernel_size)
    % img: 输入图像
    % kernel_size: 滤波器的大小
    % img_filtered: 滤波后的图像

    [m, n] = size(img);
    img_filtered = zeros(m, n);

    % 补0操作，使得滤波器能够作用于图像边缘
    img_padded = padarray(img, [floor(kernel_size/2), floor(kernel_size/2)], 'symmetric');

    for i = 1:m
        for j = 1:n
            % 取出 kernel_size x kernel_size 的邻域
            neighborhood = img_padded(i:i+kernel_size-1, j:j+kernel_size-1);

            % 计算邻域中像素的中值
            img_filtered(i, j) = median(neighborhood(:));
        end
    end
end

这个函数实现了一个基本的中值滤波器，输入图像img和滤波器的大小kernel_size，输出滤波后的图像img_filtered。这个代码使用了一个嵌套的for循环来遍历整个图像并计算每个像素的中值。为了能够在图像边缘正确地进行滤波操作，图像被用symmetric方式进行填充。

matlab中值滤波函数代码

在Matlab中，可以使用“medfilt2()”函数来进行二维中值滤波。

语法：

B = medfilt2(A,[m n])

其中，A是输入的图像矩阵，B是经过中值滤波后的图像矩阵，[m n]是因子矩阵的大小。

函数操作步骤：

1.将因子矩形框选在源矩形上（默认情况下，因子矩形大小为3×3）。

2.从源矩阵中获取元素块，将其排序并返回中间值。

3.将中间值存储在输出图像矩阵中。

4.重复2-3步，直到处理完源矩形上的所有像素。

使用示例：

1.读取图像：

I = imread('cameraman.tif');

2.对图像进行中值滤波：

B = medfilt2(I,[3 3]);

3.显示原始图像和中值滤波后的图像：

subplot(1,2,1), imshow(I), title('原始图像');

subplot(1,2,2), imshow(B), title('中值滤波后的图像');

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