给定源数据,matlab写中值滤波程序
时间: 2023-05-26 14:05:44 浏览: 39
data = [1,2,3,NaN,5,6,7,NaN,9,10];
window_size = 3;
filtered_data = data;
for i=2:length(data)-1
window = data(i-1:i+1);
if ~isnan(window(2)) && (isnan(window(1)) || isnan(window(3)))
filtered_data(i) = window(2);
elseif ~isnan(window(2))
filtered_data(i) = median(window);
end
end
disp(filtered_data)
相关问题
加权中值滤波matlab
下面是一个简单的加权中值滤波的 Matlab 代码示例:
```matlab
function outImg = weightedMedianFilter(inImg, maskSize, weights)
% Convert the input image to double precision
inImg = im2double(inImg);
% Determine the padding required to apply the mask
padSize = floor(maskSize/2);
% Pad the image with zeros
paddedImg = padarray(inImg, [padSize padSize], 'symmetric');
% Initialize the output image
outImg = zeros(size(inImg));
% Loop through the pixels in the input image
for i = 1:size(inImg,1)
for j = 1:size(inImg,2)
% Extract the neighborhood around the current pixel
neighborhood = paddedImg(i:i+maskSize-1, j:j+maskSize-1);
% Flatten the neighborhood into a vector
neighborhoodVec = neighborhood(:);
% Sort the vector in ascending order
sortedVec = sort(neighborhoodVec);
% Calculate the weighted median
cumWeights = cumsum(weights(sortedVec+1));
idx = find(cumWeights >= cumWeights(end)/2, 1, 'first');
outImg(i,j) = sortedVec(idx);
end
end
% Convert the output image back to the same class as the input image
outImg = cast(outImg, class(inImg));
end
```
其中,`inImg` 是输入图像,`maskSize` 是滤波器的大小,`weights` 是一个权重向量,用于计算加权中值。在上述代码中,我们首先将输入图像转换为双精度格式,并使用 `padarray` 函数对图像进行零填充,以便能够在边缘处也能进行滤波。接着,我们循环遍历图像中的每个像素,提取以该像素为中心的邻域,并将其展平为一个向量。然后,我们按升序对向量进行排序,并使用给定的权重向量计算加权中值。最后,我们将输出图像转换回与输入图像相同的格式。
MATLABR2018b代码,对已经中值滤波后的图像进行OSTU二值化
可以使用MATLAB自带的`graythresh`函数来实现OSTU二值化,以下是示例代码:
```matlab
% 读入图像并进行中值滤波
img = imread('image.jpg');
img = medfilt2(img, [3 3]); % 中值滤波窗口大小为3x3
% 进行OSTU二值化
level = graythresh(img);
bw = imbinarize(img, level);
% 显示二值化结果
imshow(bw);
```
其中,`graythresh`函数会返回一个阈值`level`,将图像中所有像素点的灰度值小于等于`level`的像素点设置为0,大于`level`的像素点设置为1,从而得到二值化的结果。`imbinarize`函数则根据给定的阈值将图像进行二值化。