Lee图像滤波的伪代码
时间: 2024-04-05 08:18:32 浏览: 6
以下是Lee图像滤波的伪代码:
1. 给定一幅大小为m*n的图像I和窗口大小W。
2. 令M为窗口大小的一半。
3. 对于图像I中的每个像素i,j,执行以下步骤:
a. 对于窗口W中的每个像素p,q,计算其灰度值的均值mu和方差sigma。
b. 计算当前像素i,j的灰度值与均值mu之差的绝对值absdiff,并计算标准差stddev=sqrt(sigma)。
c. 如果absdiff大于等于两倍的stddev,则将像素i,j的灰度值设置为均值mu。
4. 返回滤波后的图像。
注意:在实际应用中,需要对边界像素进行特殊处理,可以使用镜像边界拓展或者零填充等方法来处理。
相关问题
Lee图像滤波主要思想
Lee图像滤波是一种基于自适应滤波的方法,主要用于去除合成孔径雷达(SAR)图像中的斑点噪声。其主要思想是根据某一像素周围的像素值来计算该像素的滤波系数,从而实现对噪声的抑制。
具体来说,Lee滤波器的运算过程如下:
1. 对于每个像素点,取其周围的一个窗口,通常是一个正方形或圆形的区域。
2. 计算该窗口中所有像素的均值和方差。
3. 利用窗口中像素的均值和方差,计算该像素的自适应滤波系数。
4. 将该像素周围的像素值按照自适应滤波系数进行加权平均,从而得到该像素的最终像素值。
由于Lee滤波器能够根据每个像素周围的像素值进行自适应滤波,因此可以有效地抑制斑点噪声,提高SAR图像的质量。
lee滤波代码 matlab
Lee滤波是一种用于图像去噪的算法。它的基本思想是利用图像中的统计特性进行噪声的抑制。
在Matlab中实现Lee滤波,首先需要读入待处理图像,并将其转化为双精度浮点型数组。接着,根据需要进行参数设置,包括窗口大小和噪声方差等。
具体实现过程中,可以使用两层for循环依次遍历图像中的每一个像素点。对于每一个像素点,计算其周围窗口内像素的均值和方差。然后,根据线性滤波的原理,通过将像素点的值与以周围像素均值为权值的系数相乘,得到被滤波后的像素值。最后,将结果保存到一个新的数组中,即完成了Lee滤波的处理过程。
具体实现的代码如下所示:
im = imread('test.png'); %读入待处理图像
im = double(im); %转化为双精度浮点型数组
windowSize = 3; %设定窗口大小
variance = 0.02; %设定噪声方差
[m,n] = size(im);
result = zeros(m,n);
for i = 1:m
for j = 1:n
%计算窗口内像素的均值和方差
window = im(max(i-windowSize,1):min(i+windowSize,m),max(j-windowSize,1):min(j+windowSize,n));
meanVal = mean(window(:));
sigma = variance*meanVal^2;
%利用线性滤波进行去噪
coeff = sigma/(sigma+im(i,j)^2);
result(i,j) = coeff*im(i,j) + (1-coeff)*meanVal;
end
end
%显示结果图像
imshow(uint8(result));