matlab中值滤波法

值滤波法是一种常用的图像处理方法，可以用于去除图像中的噪声。在MATLAB中，可以使用medfilt2函数实现二维中值滤波。

具体使用方法如下：

1. 读入图像

2. 调用medfilt2函数进行中值滤波处理

   img = imread('lena.png');
   img_filtered = medfilt2(img);

3. 显示原图和处理后的图像

   subplot(1,2,1), imshow(img), title('Original Image');
   subplot(1,2,2), imshow(img_filtered), title('Filtered Image');

相关问题

matlab 领域平均法和中值滤波

好的，针对你的问题，我来简单介绍一下。

平均法是一种常见的图像滤波方法，它的基本思想是用一个固定大小的窗口在图像上滑动，将窗口内的像素值取平均值作为中心像素的新值。这样可以有效地去除图像中的噪声，但同时也会损失一些图像细节。

中值滤波是一种非线性滤波方法，它的基本思想是用一个固定大小的窗口在图像上滑动，将窗口内的像素值排序后取中值作为中心像素的新值。这样可以有效地去除图像中的噪声，同时保留图像细节。

在 MATLAB 中，可以使用 imfilter 函数来实现平均法和中值滤波。具体使用方法可以参考 MATLAB 的官方文档。

利用Matlab写出中值滤波法3*3，且不用自带函数

以下是利用Matlab实现中值滤波法3*3的代码：

%读取原始图像
I = imread('lena.jpg');
%将图像转换为灰度图像
I = rgb2gray(I);
%将图像转换为双精度类型
I = double(I);

%获取图像大小
[m, n] = size(I);

%定义卷积核(3*3的矩阵)
kernel = [1 1 1; 1 1 1; 1 1 1];

%定义输出图像
J = zeros(m, n);

%进行中值滤波
for i = 2:m-1
    for j = 2:n-1
        %获取3*3的像素矩阵
        pixels = [I(i-1, j-1) I(i-1, j) I(i-1, j+1)
                  I(i, j-1) I(i, j) I(i, j+1)
                  I(i+1, j-1) I(i+1, j) I(i+1, j+1)];
        %将像素矩阵按照升序排列
        sorted_pixels = sort(pixels(:));
        %取中间值作为输出图像的像素值
        J(i, j) = sorted_pixels(5);
    end
end

%将输出图像转换为灰度图像
J = uint8(J);

%显示原始图像和滤波后的图像
subplot(1, 2, 1), imshow(uint8(I)), title('原始图像');
subplot(1, 2, 2), imshow(J), title('中值滤波后的图像');

在上述代码中，首先读取了原始图像，并将其转换为灰度图像和双精度类型。然后定义了一个3*3的卷积核，以及一个输出图像。接着进行了中值滤波，遍历了每个像素，并获取了周围3*3的像素矩阵，将其按照升序排列，取中间值作为输出图像的像素值。最后将输出图像转换为灰度图像，并显示原始图像和滤波后的图像。