MATLAB中算数均值滤波图像复原的函数
时间: 2024-05-16 09:18:21 浏览: 18
MATLAB中算数均值滤波的函数是`imfilter`。以下是使用该函数进行图像复原的示例代码:
```matlab
% 读入图像并加入高斯噪声
img = imread('lena.png');
noise_img = imnoise(img, 'gaussian', 0, 0.01);
% 定义均值滤波器
h = fspecial('average', 3);
% 对图像进行均值滤波
filtered_img = imfilter(noise_img, h);
% 显示结果
subplot(1, 2, 1); imshow(noise_img); title('含噪声图像');
subplot(1, 2, 2); imshow(filtered_img); title('均值滤波后图像');
```
在上述示例代码中,我们首先读入一张图像并加入高斯噪声。然后定义一个 $3 \times 3$ 的均值滤波器,并使用 `imfilter` 函数对图像进行滤波。最后显示滤波前后的图像。
相关问题
在matlab中,均值滤波函数如何使用
在 MATLAB 中,可以使用 `imfilter` 函数实现均值滤波。具体步骤如下:
1. 读取需要进行均值滤波的图像,可以使用 `imread` 函数。
2. 设置均值滤波器,可以使用 `fspecial` 函数设置一个指定大小的均值滤波器。
3. 使用 `imfilter` 函数对图像进行均值滤波,指定均值滤波器以及其他参数。
4. 可以使用 `imshow` 函数显示均值滤波后的图像,以便观察效果。
下面是一个简单的示例代码:
```matlab
% 读取图像
img = imread('example.jpg');
% 设置均值滤波器
filterSize = 3; % 滤波器大小为 3x3
filter = fspecial('average', filterSize);
% 对图像进行均值滤波
filteredImg = imfilter(img, filter);
% 显示原始图像和均值滤波后的图像
subplot(1, 2, 1); imshow(img); title('原始图像');
subplot(1, 2, 2); imshow(filteredImg); title('均值滤波后的图像');
```
在上面的示例代码中,`fspecial` 函数设置了一个 3x3 大小的均值滤波器,然后使用 `imfilter` 函数对图像进行均值滤波。最后使用 `subplot` 和 `imshow` 函数将原始图像和均值滤波后的图像显示在同一个窗口中以便比较。
MATLAB中逆滤波图像复原的代码
逆滤波在图像处理中是一种常用的图像复原技术,MATLAB中可以采用以下代码实现逆滤波图像复原:
```matlab
% 读取图像
img = imread('image.jpg');
% 添加模糊和噪声
PSF = fspecial('motion', 20, 45);
blurred = imfilter(img, PSF, 'conv', 'circular');
noise_mean = 0;
noise_var = 0.0001;
blurred_noisy = imnoise(blurred, 'gaussian', noise_mean, noise_var);
% 设置逆滤波参数
LEN = 21;
THETA = 11;
PSF = fspecial('motion', LEN, THETA);
J = deconvwnr(blurred_noisy, PSF);
% 显示图像
subplot(131), imshow(img), title('原始图像');
subplot(132), imshow(blurred_noisy), title('模糊和噪声图像');
subplot(133), imshow(J), title('逆滤波图像复原');
```
以上代码中,通过`imread`函数读取图像,并通过`fspecial`函数创建运动模糊点扩散函数,模拟图像的模糊效果。然后,通过`imnoise`函数添加高斯噪声。接着,设置逆滤波参数,使用`deconvwnr`函数进行逆滤波图像复原,并通过`subplot`和`imshow`函数显示原始图像、模糊和噪声图像以及逆滤波图像复原结果。
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