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。

能帮我写一个不用库函数的matlab 中值滤波代码吗，保持维度与原图像一致

当然可以。在MATLAB中，中值滤波是一种非线性平滑处理，常用于去除噪声。以下是一个基本的中值滤波器实现，它会保留原始图像的维度：

function filtered_image = median_filtering(image, filter_size)
    % 确保filter_size是奇数
    if mod(filter_size, 2) == 0
        warning('Filter size must be odd. Adding 1.');
        filter_size = filter_size + 1;
    end

    [rows, cols] = size(image);
    
    % 初始化一个新的同样大小的滤波后的图像
    filtered_image = zeros(rows, cols);

    % 对于图像中的每一个像素
    for i = 1:rows
        for j = 1:cols
            % 定义邻域窗口
            neighborhood = image(max(1, i-filter_size/2):min(rows, i+filter_size/2), max(1, j-filter_size/2):min(cols, j+filter_size/2));
            
            % 计算并保存中位数作为当前像素的值
            filtered_image(i,j) = median(neighborhood(:));
        end
    end
end

这个函数接受一个二维图像`image`和一个奇数大小的滤波窗口`filter_size`作为输入，返回一个同样大小的经过中值滤波后的图像。注意，这个版本的代码假设输入图像的维度是行优先的（高度x宽度）。如果你想以列优先（宽度x高度）存储，你可以稍作修改。

**相关问题--:**
1. 中值滤波器是如何工作的？
2. 这段代码能处理彩色图像吗？如何处理？
3. 对于非常大的图像，这种实现效率如何？有没有优化方法？