直方图均衡、均值滤波、中值滤波、高斯滤波
时间: 2023-10-28 19:07:01 浏览: 73
直方图均衡(Histogram equalization)、均值滤波(Mean filter)、中值滤波(Median filter)、高斯滤波(Gaussian filter)都是图像处理中常用的技术。
1. 直方图均衡是一种用于增强图像对比度的方法,通过重新分配图像灰度级的方式,使得图像中的像素值更加均匀分布,从而增强图像的细节和对比度。
2. 均值滤波是一种平滑图像的方法,通过在图像上滑动一个固定大小的窗口,在窗口内计算像素的平均值,并用该平均值来替代中心像素的值,从而减少图像中的噪声。
3. 中值滤波也是一种平滑图像的方法,与均值滤波不同的是,它不是使用平均值来替代中心像素的值,而是使用窗口内所有像素值的中值来替代中心像素的值。这种方法对于椒盐噪声等脉冲噪声有较好的去除效果。
4. 高斯滤波是一种线性平滑滤波器,通过在图像上滑动一个固定大小的窗口,在窗口内对像素进行加权平均。权重是根据高斯函数计算得到的,离中心像素距离越远的像素的权重越小。高斯滤波器可以有效地平滑图像并减少噪声。
相关问题
用matlab编写一个图片处理程序,程序应该包含图像二值化,灰度化,直方图均衡化,高斯滤波,中值滤波,高通滤波,同态滤波,均值滤波等功能
非常好的问题!以下是可用的 MATLAB 程序,其中包含了您提到的所有功能:
```matlab
% 程序名称:图片处理程序
% 作者:您的名字
% 日期:2021年7月1日
% 清空工作区
clear;
clc;
% 读取图像
originalImage = imread('yourImage.jpg');
figure;
imshow(originalImage);
title('Original Image');
% 灰度化
grayImage = rgb2gray(originalImage);
figure;
imshow(grayImage);
title('Grayscale Image');
% 直方图均衡化
histeqImage = histeq(grayImage);
figure;
imshow(histeqImage);
title('Histogram Equalization Image');
% 二值化
threshold = graythresh(grayImage);
binaryImage = imbinarize(grayImage, threshold);
figure;
imshow(binaryImage);
title('Binary Image');
% 高斯滤波
gaussianImage = imgaussfilt(originalImage, 2);
figure;
imshow(gaussianImage);
title('Gaussian Filter Image');
% 中值滤波
medianImage = medfilt2(grayImage, [3, 3]);
figure;
imshow(medianImage);
title('Median Filter Image');
% 高通滤波
highpassImage = imsubtract(originalImage, gaussianImage);
figure;
imshow(highpassImage);
title('High Pass Filter Image');
% 同态滤波
cutoff = 2;
order = 1.5;
homomorphicImage = homomorphicfilter(originalImage, cutoff, order);
figure;
imshow(homomorphicImage);
title('Homomorphic Filter Image');
% 均值滤波
meanFilterImage = imfilter(originalImage, fspecial('average', [3, 3]));
figure;
imshow(meanFilterImage);
title('Mean Filter Image');
```
希望这个程序能够满足您的要求。如果您有任何其他问题,请随时问我!
使用matlab对一幅图像,分别添加不同模板的高斯噪声、椒盐噪声,并进行直方图变换、均值滤波、中值滤波,最后分析滤波效果。代码
好的,以下是Matlab代码:
```matlab
% 读取图像
img = imread('your_image.jpg');
% 添加高斯噪声
gaussian_noise_img = imnoise(img, 'gaussian', 0, 0.01);
% 添加椒盐噪声
salt_pepper_noise_img = imnoise(img, 'salt & pepper', 0.02);
% 直方图变换
histeq_img = histeq(img);
gaussian_noise_histeq_img = histeq(gaussian_noise_img);
salt_pepper_noise_histeq_img = histeq(salt_pepper_noise_img);
% 均值滤波
mean_filter_img = imfilter(img, ones(3)/9);
gaussian_noise_mean_filter_img = imfilter(gaussian_noise_img, ones(3)/9);
salt_pepper_noise_mean_filter_img = imfilter(salt_pepper_noise_img, ones(3)/9);
% 中值滤波
median_filter_img = medfilt2(img, [3,3]);
gaussian_noise_median_filter_img = medfilt2(gaussian_noise_img, [3,3]);
salt_pepper_noise_median_filter_img = medfilt2(salt_pepper_noise_img, [3,3]);
% 展示结果
figure;
subplot(3,4,1);imshow(img);title('原图');
subplot(3,4,2);imshow(gaussian_noise_img);title('高斯噪声');
subplot(3,4,3);imshow(salt_pepper_noise_img);title('椒盐噪声');
subplot(3,4,4);imshow(histeq_img);title('直方图变换');
subplot(3,4,5);imshow(gaussian_noise_histeq_img);title('高斯噪声+直方图变换');
subplot(3,4,6);imshow(salt_pepper_noise_histeq_img);title('椒盐噪声+直方图变换');
subplot(3,4,7);imshow(mean_filter_img);title('均值滤波');
subplot(3,4,8);imshow(gaussian_noise_mean_filter_img);title('高斯噪声+均值滤波');
subplot(3,4,9);imshow(salt_pepper_noise_mean_filter_img);title('椒盐噪声+均值滤波');
subplot(3,4,10);imshow(median_filter_img);title('中值滤波');
subplot(3,4,11);imshow(gaussian_noise_median_filter_img);title('高斯噪声+中值滤波');
subplot(3,4,12);imshow(salt_pepper_noise_median_filter_img);title('椒盐噪声+中值滤波');
```
其中,`your_image.jpg` 为你所要处理的图像文件名,需要放在代码所在的文件夹内。
代码中使用 `imnoise()` 函数添加噪声,使用 `histeq()` 函数进行直方图变换,使用 `imfilter()` 函数进行均值滤波,使用 `medfilt2()` 函数进行中值滤波。最后使用 `subplot()` 函数将结果展示在一张图中,方便比较滤波效果。
注意:以上代码只是示例,具体使用中需要根据实际情况进行调整。
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