kuan滤波matlab代码

kuan滤波，也称为自适应局部平均滤波，能够有效地去除图像噪声，并能够保留图像边缘和细节，因此在图像处理领域中应用广泛。以下是使用Matlab编写的kuan滤波代码：

1. 读取图像：

I = imread('lena.jpg');  %读取图像
I = rgb2gray(I);         %转换为灰度图像
figure,imshow(I);        %显示原图像

2. 定义kuan滤波函数：

function J = kuan_filtering(I, m, n)
[mr,nr]=size(I);
si = floor(m/2);
sj = floor(n/2);
I = padarray(I,[si sj], 'symmetric'); %对图像进行边界填充
for i = si+1 : mr+si
    for j = sj+1 : nr+sj
        M = I(i-si:i+si, j-sj:j+sj); %以当前像素点为中心提取m x n邻域 
        J(i-si,j-sj) = median(M(:)); %求中值，赋值给当前像素点
    end
end

3. 调用kuan滤波函数：

out = kuan_filtering(I, 3, 3);  %使用3x3的邻域进行kuan滤波
figure,imshow(uint8(out));      %显示滤波后的图像

在上述代码中，m和n分别为滤波邻域的行数和列数，si和sj为邻域中心点的偏移量，使用padarray函数进行了边界填充，以防止边缘像素出现“黑边”效应。在kuan_filtering函数中，使用双重循环遍历整张图像，并对每个像素点的邻域进行中值滤波操作。最后，使用3x3的邻域调用kuan_filtering函数，并显示滤波后的图像。