matlab实现lee

算法有哪些步骤？

很高兴能为您解答问题。关于您提出的问题，我可以回答。Lee算法主要包括以下步骤：

1. 初始化：设定起始点和终点。

2. 波前传播：从起始点开始，向四周扩展波前，在每个扩展的点上记录该点的通行状态、波前标号和该点的前继点。

3. 路径追踪：从终点开始，倒序查找记录的前继点，得到从起点到终点的最短路径。

希望我所提供的回答对您有所帮助。

相关问题

lee滤波程序matlab

以下是MATLAB中的Lee滤波程序：

function img_filtered = lee_filter(img, window_size)

% 将图像转换为双精度浮点数
img = im2double(img);

% 计算滑动窗口大小
half_w = (window_size - 1) / 2;

% 为输出图像分配空间
img_filtered = zeros(size(img));

% 遍历图像中的每个像素
for i = 1:size(img, 1)
for j = 1:size(img, 2)

% 计算当前像素周围的像素值
iMin = max(i - half_w, 1);
iMax = min(i + half_w, size(img,1));
jMin = max(j - half_w, 1);
jMax = min(j + half_w, size(img,2));
window = img(iMin:iMax, jMin:jMax);

% 计算均值和标准差
mean_val = mean(window(:));
std_val = std(window(:));

% 计算滤波器系数
a = std_val^2 / (mean_val^2 + std_val^2);

% 应用滤波器
img_filtered(i,j) = mean_val + a * (img(i,j) - mean_val);
end
end

% 将输出图像转换为8位无符号整数
img_filtered = im2uint8(img_filtered);

end

使用方法：

img = imread('lena.png');
img_filtered = lee_filter(img, 5);
imshow(img_filtered);

lee滤波代码 matlab

Lee滤波是一种用于图像去噪的算法。它的基本思想是利用图像中的统计特性进行噪声的抑制。

在Matlab中实现Lee滤波，首先需要读入待处理图像，并将其转化为双精度浮点型数组。接着，根据需要进行参数设置，包括窗口大小和噪声方差等。

具体实现过程中，可以使用两层for循环依次遍历图像中的每一个像素点。对于每一个像素点，计算其周围窗口内像素的均值和方差。然后，根据线性滤波的原理，通过将像素点的值与以周围像素均值为权值的系数相乘，得到被滤波后的像素值。最后，将结果保存到一个新的数组中，即完成了Lee滤波的处理过程。

具体实现的代码如下所示：

im = imread('test.png'); %读入待处理图像
im = double(im); %转化为双精度浮点型数组

windowSize = 3; %设定窗口大小
variance = 0.02; %设定噪声方差

[m,n] = size(im);
result = zeros(m,n);

for i = 1:m
for j = 1:n
%计算窗口内像素的均值和方差
window = im(max(i-windowSize,1):min(i+windowSize,m),max(j-windowSize,1):min(j+windowSize,n));
meanVal = mean(window(:));
sigma = variance*meanVal^2;

%利用线性滤波进行去噪
coeff = sigma/(sigma+im(i,j)^2);
result(i,j) = coeff*im(i,j) + (1-coeff)*meanVal;
end
end

%显示结果图像
imshow(uint8(result));