有图像像素矩阵如[0 0 2 0 0 0 0 0 4 4 4 4],计算1*3中值滤波的滤波结果。

中值滤波是一种常见的图像滤波方法，它可以用来去除图像中的噪声。具体来说，中值滤波的操作是将每个像素的值替换为其周围像素的中值。对于给定的图像像素矩阵[0 0 2 0 0 0 0 0 4 4 4 4]，1*3中值滤波的滤波结果如下所示：

[0 0 2] -> 0

[0 2 0] -> 0

[2 0 0] -> 0

[0 0 0] -> 0

[0 0 0] -> 0

[0 0 0] -> 0

[0 0 4] -> 0

[0 4 4] -> 4

[4 4 4] -> 4

因此，中值滤波的滤波结果为[0 0 0 0 0 0 0 4 4 4 4]。

相关问题

有图像像素矩阵为【002000004444】，计算1*3中值滤波的滤波结果

首先将像素矩阵转化为矩阵形式：

0 0 2
0 0 4
4 4 4
4 4 4

对于中心点为(2,2)的像素值4进行中值滤波，将周围1*3的像素值按大小排序：

0 0 2
0 0 4
4 4 4
4 4 4

sorted: 0 0 2 0 0 4 4 4 4 4 4 4

中位数为4，因此滤波结果为4。将该结果填充回原始的像素矩阵中，得到滤波后的结果：

0 0 2
0 4 4
4 4 4
4 4 4

因此，1*3中值滤波的滤波结果为【002044444444】。

I = [1 3 2 6;5 2 3 4;2 4 0 2;4 2 2 3];写出该图像经过3*3邻域的中值滤波后的图像数据矩阵；并编写Matlab程序实现。写出该图像经过3*3邻域的中值滤波后的图像数据矩阵；并编写Matlab程序实现。

经过3*3邻域的中值滤波后的图像数据矩阵为：

I_median = [2 2 3 4;2 2 3 3;2 2 2 3;2 2 2 3];

Matlab程序实现如下：

I = [1 3 2 6;5 2 3 4;2 4 0 2;4 2 2 3];
I_median = zeros(size(I));
for i = 2:size(I,1)-1
    for j = 2:size(I,2)-1
        I_median(i,j) = median([I(i-1,j-1) I(i-1,j) I(i-1,j+1) I(i,j-1) I(i,j) I(i,j+1) I(i+1,j-1) I(i+1,j) I(i+1,j+1)]);
    end
end
disp(I_median);