MATLAB高斯低通滤波器函数图像代码
时间: 2023-11-11 14:40:22 浏览: 30
以下是MATLAB高斯低通滤波器函数的代码,仅供参考:
function output = gaussian_lowpass_filter(input, sigma)
[rows, cols] = size(input);
[x, y] = meshgrid(1:cols, 1:rows);
center_x = floor(cols/2) + 1;
center_y = floor(rows/2) + 1;
gaussian_mask = exp(-((x-center_x).^2 + (y-center_y).^2)/(2*sigma^2));
output = real(ifft2(ifftshift(fftshift(fft2(input)).*gaussian_mask)));
end
关于笑话,这是我听过的一个:为什么熊猫喜欢睡觉?因为它们喜欢草地上的“枕头”!
相关问题
matlab 高斯低通滤波器代码
高斯低通滤波器是一种可以用来平滑图像的滤波器,通过去除图像中的高频噪声,保留图像的低频信息。下面是使用Matlab实现高斯低通滤波器的代码:
```matlab
% 读取图像
image = imread('image.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
gray_image = rgb2gray(image);
% 转换图像类型为double
double_image = im2double(gray_image);
% 定义滤波器参数
sigma = 2.0; % 高斯分布的标准差
% 创建高斯滤波器
filter_size = 5; % 滤波器大小
filter = fspecial('gaussian', filter_size, sigma);
% 对图像进行滤波
filtered_image = imfilter(double_image, filter, 'replicate');
% 显示滤波前后的图像
subplot(1,2,1), imshow(double_image), title('原始图像');
subplot(1,2,2), imshow(filtered_image), title('滤波后图像');
```
以上代码首先读取图像,将图像转换为灰度图像,然后将图像类型转换为double类型。然后定义了滤波器的参数,包括高斯分布的标准差和滤波器的大小。接着使用fspecial函数创建一个高斯滤波器。最后使用imfilter函数对图像进行滤波,并将滤波前后的图像进行显示。
matlab高斯低通滤波器psnr
PSNR是峰值信噪比的缩写,用于评估图像处理中的信号质量。对于使用Matlab实现的高斯低通滤波器,可以通过以下步骤计算PSNR值。
首先,加载原始图像和经过高斯低通滤波器处理后的图像。使用imread函数读取原始图像,并使用imfilter函数将原始图像与高斯低通滤波器卷积,得到滤波后的图像。
然后,计算信号能量MSE(均方误差)的值。通过将原始图像与滤波后的图像相减,再对差值矩阵的每个元素求平方,最后求平均值得到均方误差值。
接下来,通过计算图像像素值范围的平方值来计算PSNR值。根据图像的数据类型,将该值定义为峰值信噪比的分母。
最后,使用以下公式计算PSNR值:
PSNR = 10 * log10( peak^2 / MSE )
其中,peak表示像素值范围的平方值。
通过这些步骤,可以得到高斯低通滤波器的PSNR值。较高的PSNR值表示滤波后的图像质量较好,较低的PSNR值表示图像质量较差。因此,使用PSNR值可以评估高斯低通滤波器的性能。