matlab高斯滤波与均值滤波

高斯滤波和均值滤波是MATLAB图像处理中常用的平滑滤波技术。

1. 高斯滤波：
高斯滤波是一种线性平滑技术，它使用高斯函数作为权重来对图像进行滤波。高斯滤波器通过计算每个像素点周围邻域内像素的加权平均值来实现平滑效果。高斯滤波器的权重系数是根据高斯函数的形状来确定的，距离中心像素越远的像素权重越小。这样可以有效地减少图像中的噪声，并保持图像的细节。

在MATLAB中，可以使用`imgaussfilt`函数来实现高斯滤波。以下是一个示例代码：

img = imread('image.jpg'); % 读取图像
filtered_img = imgaussfilt(img, sigma); % 使用高斯滤波器对图像进行滤波，sigma是高斯函数的标准差
imshow(filtered_img); % 显示滤波后的图像

2. 均值滤波：
均值滤波是一种简单的线性平滑技术，它将每个像素点的灰度值设置为该点邻域窗口内所有像素点灰度值的平均值。均值滤波器通过计算邻域内像素的平均值来实现平滑效果。均值滤波器对于去除图像中的噪声有一定的效果，但会导致图像的细节模糊。

在MATLAB中，可以使用`imfilter`函数来实现均值滤波。以下是一个示例代码：

img = imread('image.jpg'); % 读取图像
filter_size = 3; % 设置滤波器的大小
filter = fspecial('average', filter_size); % 创建均值滤波器
filtered_img = imfilter(img, filter); % 使用均值滤波器对图像进行滤波
imshow(filtered_img); % 显示滤波后的图像