三态中值滤波算法matlab代码

很抱歉，根据提供的引用内容，没有提到三态中值滤波算法matlab代码。但是，我可以为您介绍一下三态中值滤波算法的基本原理和步骤。

三态中值滤波算法是一种常用的图像去噪方法，它可以有效地去除图像中的椒盐噪声和高斯噪声。其基本原理是在滤波窗口内，将像素点的灰度值按照大小排序，然后取其中位数作为该像素点的新灰度值。而三态中值滤波算法则是在此基础上，将像素点的灰度值分为三类：黑色、白色和灰色，然后分别对这三类像素点进行中值滤波。

三态中值滤波算法的步骤如下：
1. 定义滤波窗口的大小和形状。
2. 将滤波窗口内的像素点按照灰度值大小排序。
3. 将排序后的像素点分为三类：黑色、白色和灰色。
4. 对每一类像素点分别进行中值滤波，得到新的灰度值。
5. 将三类像素点的新灰度值合并，得到该像素点的最终灰度值。

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图片的中值滤波算法 matlab代码

MATLAB中可以使用medfilt2函数实现二维中值滤波，对于一个M行N列的图像，中值滤波的代码如下：

% 读入图像
img = imread('test.jpg');
% 设置中值滤波窗口大小
window_size = [3, 3];
% 进行图像中值滤波
img_median = medfilt2(img, window_size);
% 显示原图和处理后的图像
figure();
subplot(1, 2, 1), imshow(img), title('原图');
subplot(1, 2, 2), imshow(img_median), title('中值滤波后');

上述代码中，使用imread函数读入图像，然后通过medfilt2函数对图像进行中值滤波处理，其中window_size表示中值滤波窗口大小，这里设置为3x3的窗口。最后，使用subplot和imshow函数将原图和处理后的图像显示出来。

自适应中值滤波算法matlab

自适应中值滤波是一种基于图像中像素值的统计特征的非线性滤波方法，可以有效地去除椒盐噪声和脉冲噪声。Matlab中实现自适应中值滤波的代码如下：

function [output] = adaptive_median_filter(input, maxWindowSize)
[row, col] = size(input);
output = zeros(row, col);
for i = 1:row
    for j = 1:col
        windowSize = 3;
        while (windowSize <= maxWindowSize)
            window = input(max(1,i-floor(windowSize/2)):min(row,i+floor(windowSize/2)),...
                max(1,j-floor(windowSize/2)):min(col,j+floor(windowSize/2)));
            Zmin = min(window(:));
            Zmax = max(window(:));
            Zmed = median(window(:));
            A1 = Zmed - Zmin;
            A2 = Zmed - Zmax;
            if (A1 > 0 && A2 < 0)
                B1 = input(i,j) - Zmin;
                B2 = input(i,j) - Zmax;
                if (B1 > 0 && B2 < 0)
                    output(i,j) = input(i,j);
                else
                    output(i,j) = Zmed;
                end
                break;
            else
                windowSize = windowSize + 2;
            end
        end
        if (windowSize > maxWindowSize)
            output(i,j) = Zmed;
        end
    end
end

其中，输入参数`input`为待滤波的图像，`maxWindowSize`为最大的滤波窗口大小。输出参数`output`为滤波后的图像。

在代码中，我们首先遍历图像中的每个像素，然后从3开始逐渐增加滤波窗口的大小，直到达到最大的滤波窗口大小。对于每个滤波窗口，我们计算其中像素值的最小值`Zmin`、最大值`Zmax`和中值`Zmed`。然后计算`A1 = Zmed - Zmin`和`A2 = Zmed - Zmax`，如果`A1 > 0`且`A2 < 0`，说明当前像素处于噪声区域内，需要进行滤波。接着，我们计算`B1 = input(i,j) - Zmin`和`B2 = input(i,j) - Zmax`，如果`B1 > 0`且`B2 < 0`，说明当前像素不是脉冲噪声或椒盐噪声，直接输出。否则，输出中值`Zmed`。如果窗口大小达到最大值`maxWindowSize`时仍然没有找到噪声区域，说明该像素不是噪声，直接输出中值`Zmed`。

使用该函数对图像进行自适应中值滤波的示例代码如下：

input = imread('lena.png');
maxWindowSize = 7;
output = adaptive_median_filter(input, maxWindowSize);
imshow(output);

其中，`lena.png`是一张经典的测试图像。我们将最大的滤波窗口大小设置为7，即滤波窗口的大小从3开始，每次增加2，最大到7。最终输出滤波后的图像。