matlab实现自适应中值滤波
时间: 2023-09-02 16:08:44 浏览: 334
基于matlab的自适应中值滤波设计与实现
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自适应中值滤波是一种常用的图像去噪技术,可以根据图像的局部特征来动态调整滤波器的大小。下面是MATLAB实现自适应中值滤波的代码:
```matlab
function img_filtered = adaptive_median_filter(img)
% img为待处理的图像
% img_filtered为处理后的图像
% 定义中值滤波器的初始大小
S_max = 7;
% 定义中值滤波器的最大大小
S_max_max = 21;
% 获取图像的行数和列数
[M, N] = size(img);
% 初始化处理后的图像
img_filtered = zeros(M, N);
% 对每个像素进行处理
for i = 1:M
for j = 1:N
% 获取当前像素周围的像素值
pixel_values = [];
for p = -S_max:S_max
for q = -S_max:S_max
if i+p<1 || i+p>M || j+q<1 || j+q>N
continue;
end
pixel_values(end+1) = img(i+p, j+q);
end
end
% 计算中值
Z_min = min(pixel_values);
Z_max = max(pixel_values);
Z_med = median(pixel_values);
% 判断是否需要调整滤波器大小
if Z_min < Z_med && Z_med < Z_max
img_filtered(i, j) = img(i, j);
else
S = S_max;
while S < S_max_max
S = S + 2;
pixel_values = [];
for p = -S:S
for q = -S:S
if i+p<1 || i+p>M || j+q<1 || j+q>N
continue;
end
pixel_values(end+1) = img(i+p, j+q);
end
end
Z_min = min(pixel_values);
Z_max = max(pixel_values);
Z_med = median(pixel_values);
if Z_min < Z_med && Z_med < Z_max
img_filtered(i, j) = Z_med;
break;
end
end
if S >= S_max_max
img_filtered(i, j) = Z_med;
end
end
end
end
end
```
其中,S_max表示中值滤波器的初始大小,S_max_max表示中值滤波器的最大大小。对于每个像素,先计算其周围像素的中值,判断是否需要调整滤波器大小,如果需要,则增加滤波器的大小,并重新计算中值,直到找到一个合适的中值或者滤波器的大小达到最大值。最终输出处理后的图像。
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