matlab实现15*15均值滤波哼阈值变换

在MATLAB中，实现15x15的均值滤波和二值化（阈值变换）通常用于图像处理，特别是噪声去除和边缘检测。以下是简单的步骤：

1. **均值滤波**:
使用`imfilter`函数可以应用均值滤波。首先，你需要读入一张图像，例如用`img = imread('your_image.jpg');`。然后，设置滤波器大小为15x15：

   filterSize = 15;
   meanFilter = ones(filterSize)/filterSize^2; % 创建一个平滑窗口
   blurredImage = imfilter(img, meanFilter, 'replicate'); % 使用均值滤波

`'replicate'`选项会保持边界像素不变。

2. **阈值变换** (二值化):
接下来，你可以通过设置一个阈值将图像转换为黑白。这里假设我们想保留大于某个灰度值的所有像素：

   threshold = 50; % 选择合适的阈值值
   binaryImage = imbinarize(blurredImage, threshold); % 阈值二值化

`imbinarize`函数可以根据给定的阈值创建一个二进制图像。

完整的示例代码如下：

% 读取图像
img = imread('your_image.jpg');

% 均值滤波
filterSize = 15;
meanFilter = ones(filterSize) / filterSize^2;
blurredImage = imfilter(img, meanFilter, 'replicate');

% 设置阈值
threshold = 50;
binaryImage = imbinarize(blurredImage, threshold);

% 显示原图、模糊后的图和二值化的结果
subplot(1, 3, 1), imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1, 3, 2), imshow(blurredImage, []);
title('Blurred Image');
subplot(1, 3, 3), imshow(binaryImage);
title('Thresholded Image');