中点滤波器matlab代码

中点滤波（Median Filter）是数字图像处理中一种常用的非线性滤波方法，用于去除图像中的椒盐噪声（Salt and Pepper Noise）。Matlab中可以使用medfilt2函数实现中点滤波。

以下是一个简单的中点滤波器Matlab代码示例：

% 读取图像
img = imread('lena.png');

% 添加椒盐噪声
noisy_img = imnoise(img, 'salt & pepper', 0.1);

% 中点滤波
filtered_img = medfilt2(noisy_img);

% 显示图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(noisy_img);
title('Noisy Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(filtered_img);
title('Filtered Image');

在这个示例中，我们首先读取了一张图像并添加了10%的椒盐噪声。然后使用medfilt2函数实现中点滤波，并将结果显示出来。两幅图像分别在左右两个子图中显示，方便对比。

相关问题

matlab的中点滤波器源代码

以下是MATLAB中实现中值滤波器的源代码：

function J = median_filter(I, n)
% I: 输入图像
% n: 滤波器大小
% J: 输出图像

% 获取滤波器大小
sz = floor(n/2);

% 获取输入图像大小
[row, col] = size(I);

% 创建输出图像
J = zeros(row, col);

% 对输入图像进行边界填充
I_pad = padarray(I, [sz sz], 'symmetric');

% 对每个像素进行滤波操作
for i = 1:row
    for j = 1:col
        % 获取滤波器窗口
        window = I_pad(i:i+n-1, j:j+n-1);
        % 对窗口中的像素进行排序，并取中间值作为输出像素值
        J(i, j) = median(window(:));
    end
end

% 调整输出图像数据类型
J = uint8(J);

end

在这个代码中，使用了MATLAB内置函数padarray来对输入图像进行边界填充，使用了双线性插值的方式来填充边界像素值。然后对每个像素进行滤波操作，获取滤波器窗口并将窗口中的像素值进行排序，最后取中间值作为输出像素值。最后，将输出图像的数据类型调整为uint8类型，即8位无符号整数类型。

matlab中点滤波器

在MATLAB中，可以使用imfilter函数来实现点滤波器，该函数可以对图像进行各种类型的滤波操作，包括平滑、锐化、边缘检测等。

例如，可以使用下面的代码实现一个简单的均值滤波器：

I = imread('image.jpg'); % 读取图像
h = fspecial('average', [3 3]); % 创建3x3的均值滤波器
J = imfilter(I, h); % 对图像进行滤波操作
imshow(J); % 显示滤波后的图像

在这个例子中，使用fspecial函数创建了一个3x3的均值滤波器，并使用imfilter函数对图像进行了滤波操作。可以根据需要调整滤波器的大小和类型，例如使用fspecial('gaussian', [5 5], 2)创建一个5x5的高斯滤波器。