matlab 图像平滑算法

以下是MATLAB中常用的图像平滑算法：
1. 均值滤波

img = imread('image.jpg');
img_smoothed = imfilter(img, fspecial('average', [3 3]));
imshow(img_smoothed);

2. 中值滤波

img = imread('image.jpg');
img_smoothed = medfilt2(img, [3 3]);
imshow(img_smoothed);

3. 高斯滤波

img = imread('image.jpg');
img_smoothed = imgaussfilt(img, 2);
imshow(img_smoothed);

其中，`imread`函数用于读取图像，`imshow`函数用于显示图像，`fspecial`函数用于生成滤波器，`imfilter`函数用于对图像进行滤波，`medfilt2`函数用于进行中值滤波，`imgaussfilt`函数用于进行高斯滤波。

相关问题

图像平滑算法matlab

在MATLAB中，有多种图像平滑算法可供选择。下面是一些常见的图像平滑算法及其对应的MATLAB函数：

1. 均值滤波（Mean filtering）：可以使用`imfilter`函数来实现。

smoothed_img = imfilter(img, fspecial('average', [m n]));

其中，`img`是输入图像，`m`和`n`是滤波器的尺寸。

2. 中值滤波（Median filtering）：可以使用`medfilt2`函数来实现。

smoothed_img = medfilt2(img, [m n]);

其中，`img`是输入图像，`m`和`n`是滤波器的尺寸。

3. 高斯滤波（Gaussian smoothing）：可以使用`imgaussfilt`函数来实现。

smoothed_img = imgaussfilt(img, sigma);

其中，`img`是输入图像，`sigma`是高斯核的标准差。

4. 双边滤波（Bilateral filtering）：可以使用`imbilatfilt`函数来实现。

smoothed_img = imbilatfilt(img, sigma_spatial, sigma_range);

其中，`img`是输入图像，`sigma_spatial`是空间域标准差，`sigma_range`是灰度域标准差。

这只是一些常见的图像平滑算法，MATLAB还提供了其他更多的滤波函数和算法，你可以根据具体需求选择适合的方法。