中值滤波图像matlab

中值滤波是一种基于排序的非线性滤波方法，用于去除图像中的噪声。Matlab中可以使用medfilt2函数进行二维中值滤波。

以下是一个简单的示例代码，演示如何使用medfilt2函数进行中值滤波。

% 读取图像
Im = imread('lena.png');

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

% 中值滤波
Im_med = medfilt2(Im_noisy);

% 显示图像
subplot(1,3,1), imshow(Im), title('原图');
subplot(1,3,2), imshow(Im_noisy), title('加噪图');
subplot(1,3,3), imshow(Im_med), title('中值滤波结果');

在上面的代码中，我们首先读取了一张图像，并使用imnoise函数添加了椒盐噪声。然后使用medfilt2函数对噪声图像进行中值滤波，最后将原图、加噪图和中值滤波结果显示在一个窗口中。

注意，medfilt2函数的第二个参数可以指定滤波器的大小，例如medfilt2(Im_noisy, [3 3])表示使用一个3x3的滤波器进行中值滤波。滤波器的大小越大，滤波效果越好，但计算时间也会增加。

相关问题

中值滤波matlab图像

中值滤波可以用来消除图像中的椒盐噪声。在MATLAB中，可以使用medfilt2函数来实现中值滤波。

下面是一个实例：

% 读取图像
img = imread('lena.png');
% 加入椒盐噪声
img_noise = imnoise(img,'salt & pepper',0.02);
% 中值滤波
img_med = medfilt2(img_noise,[3 3]);
% 显示图像
subplot(1,3,1), imshow(img), title('原图像');
subplot(1,3,2), imshow(img_noise), title('加噪声后的图像');
subplot(1,3,3), imshow(img_med), title('中值滤波后的图像');

上述代码中，首先读取了一张图像，然后使用imnoise函数加入了椒盐噪声，接着使用medfilt2函数进行中值滤波，最后将原图像、加噪声后的图像和中值滤波后的图像显示在同一个窗口中。

matlab中值滤波图像处理

在 MATLAB 中，可以使用 `medfilt2` 函数来对图像进行中值滤波处理。该函数的语法为：

B = medfilt2(A)

其中，`A` 表示输入的图像，`B` 表示输出的图像。该函数默认使用 3x3 的窗口进行中值滤波处理，也可以通过指定第二个参数来使用不同大小的窗口。例如，使用一个 5x5 的窗口：

B = medfilt2(A, [5 5])

下面是一个简单的例子，演示如何使用 `medfilt2` 函数对图像进行中值滤波处理：

% 读入图像
I = imread('lena.png');

% 添加高斯噪声
J = imnoise(I, 'gaussian', 0, 0.01);

% 中值滤波处理
K = medfilt2(J, [5 5]);

% 显示结果
subplot(1, 3, 1);
imshow(I);
title('原始图像');

subplot(1, 3, 2);
imshow(J);
title('加噪图像');

subplot(1, 3, 3);
imshow(K);
title('中值滤波图像');

在这个例子中，我们首先读入了一张 Lena 图像，然后使用 `imnoise` 函数添加了一些高斯噪声。接着，我们使用 `medfilt2` 函数对噪声图像进行了中值滤波处理，并将结果与原始图像和噪声图像一起显示出来。