中值滤波MATLAB代码

中值滤波是一种常用的图像降噪方法，可以有效去除图像中的椒盐噪声。在MATLAB中，可以使用medfilt2函数实现中值滤波。

MATLAB代码如下：

% 载入待处理图像
img = imread('image.jpg');

% 将图像转换为灰度图像（如果原始图像为彩色图像）
gray_img = rgb2gray(img);

% 对图像进行中值滤波，设置滤波器大小为3x3
filtered_img = medfilt2(gray_img, [3, 3]);

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

相关问题

中值滤波matlab 代码

中值滤波是一种常用的图像处理方法，用于去除图像中的噪声。它的原理是将每个像素点的灰度值替换为该像素点周围邻域内灰度值的中值。下面是一个简单的中值滤波的Matlab代码示例：

function outputImage = medianFilter(inputImage, windowSize)
    [rows, cols] = size(inputImage);
    halfWindowSize = floor(windowSize / 2);
    outputImage = zeros(rows, cols);
    
    for i = 1:rows
        for j = 1:cols
            % 获取当前像素点周围邻域内的灰度值
            neighbors = [];
            for m = -halfWindowSize:halfWindowSize
                for n = -halfWindowSize:halfWindowSize
                    if i+m >= 1 && i+m <= rows && j+n >= 1 && j+n <= cols
                        neighbors = [neighbors, inputImage(i+m, j+n)];
                    end
                end
            end
            
            % 对邻域内的灰度值进行排序，并取中值作为当前像素点的新灰度值
            sortedNeighbors = sort(neighbors);
            medianValue = sortedNeighbors(floor(length(sortedNeighbors) / 2) + 1);
            outputImage(i, j) = medianValue;
        end
    end
end

使用方法：

inputImage = imread('input.jpg');  % 读取输入图像
windowSize = 3;  % 设置窗口大小
outputImage = medianFilter(inputImage, windowSize);  % 调用中值滤波函数
imshow(outputImage);  % 显示输出图像

请注意，上述代码仅为示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。

中值滤波matlab代码图像增强

中值滤波是一种常用的图像增强方法，它可以有效地去除图像中的椒盐噪声。下面是一个简单的中值滤波的Matlab代码示例：

% 读取原始图像
originalImage = imread('原始图像路径');

% 将图像转换为灰度图像
grayImage = rgb2gray(originalImage);

% 添加椒盐噪声
noisyImage = imnoise(grayImage, 'salt & pepper', 0.05);

% 中值滤波
filteredImage = medfilt2(noisyImage);

% 显示结果
subplot(1, 2, 1);
imshow(noisyImage);
title('添加噪声的图像');

subplot(1, 2, 2);
imshow(filteredImage);
title('中值滤波后的图像');

上述代码首先读取原始图像，然后将其转换为灰度图像。接下来，使用`imnoise`函数向灰度图像中添加椒盐噪声，其中`0.05`表示噪声密度为5%。然后，使用`medfilt2`函数对带有噪声的图像进行中值滤波处理。最后，通过`imshow`函数显示添加噪声的图像和中值滤波后的图像。