matalb 编写lee滤波代码
时间: 2023-05-16 13:04:46 浏览: 204
以下是一个简单的 MATLAB 代码实现 Lee 滤波:
```matlab
function output = lee_filter(input, window_size, noise_variance)
% input: 输入图像
% window_size: 窗口大小
% noise_variance: 噪声方差
% 将输入图像转换为 double 类型
input = im2double(input);
% 计算均值和方差
local_mean = filter2(ones(window_size) / window_size ^ 2, input, 'same');
local_variance = filter2(ones(window_size) / window_size ^ 2, input .^ 2, 'same') - local_mean .^ 2;
% 计算滤波器系数
alpha = noise_variance ./ (noise_variance + local_variance);
% 计算输出图像
output = local_mean + alpha .* (input - local_mean);
end
```
其中,`input` 是输入图像,`window_size` 是窗口大小,`noise_variance` 是噪声方差。函数返回经过 Lee 滤波后的输出图像。
相关问题
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));
编写matlab均值滤波代码
下面是一个简单的 MATLAB 均值滤波函数的代码:
```matlab
function filtered_img = mean_filter(img, kernel_size)
% img: 待滤波的图像
% kernel_size: 滤波核大小
% filtered_img: 滤波后的图像
% 定义均值滤波核
kernel = ones(kernel_size) / (kernel_size^2);
% 对图像进行均值滤波
filtered_img = conv2(img, kernel, 'same');
end
```
该函数使用 `conv2` 函数实现卷积操作,'same' 表示输出大小与输入大小相同。使用该函数时,只需要传入待滤波的图像和滤波核大小即可。例如:
```matlab
img = imread('example.jpg');
filtered_img = mean_filter(img, 3); % 使用 3x3 的滤波核进行均值滤波
imshow(filtered_img);
```
注意:该函数没有进行边缘处理,因此边缘处的像素值可能会受到影响。在实际应用中,可能需要进行边缘处理,例如使用镜像填充等方法。