对于给定图像lena.bmp,首先调用matlab的图像工具箱函数实现5*5的均值滤波,然后在不调用图像工具箱函数的情况下实现该图像的3*3均值滤波,最后将两个滤波结果相减,可以对比两种滤波图像的差别。请写出matlab程序。
时间: 2024-02-20 13:01:26 浏览: 24
好的,以下是matlab代码实现:
```matlab
% 读取图像lena.bmp
img = imread('lena.bmp');
% 使用matlab的图像工具箱实现5*5的均值滤波
img1 = imfilter(img, fspecial('average', [5 5]));
% 自己实现3*3均值滤波
h = ones(3) / 9;
img2 = conv2(img, h, 'same');
% 将两个滤波结果相减
img_diff = img1 - img2;
% 显示三张图像
subplot(1, 3, 1), imshow(img1), title('5*5均值滤波');
subplot(1, 3, 2), imshow(img2), title('3*3均值滤波');
subplot(1, 3, 3), imshow(img_diff), title('两者差别');
```
上述代码中,`imread` 函数用于读取图像,`imfilter` 函数用于实现5*5的均值滤波,`fspecial` 函数生成指定大小的特殊滤波器,`ones` 函数生成全部为1的矩阵,`conv2` 函数用于实现2D卷积运算,`same` 参数表示输出与原图像相同大小的图像。最后使用 `imshow` 函数显示图像。
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对于给定图像lena.bmp,首先调用matlab的图像工具箱函数实现5*5的均值滤波,然后在不调用图像工具箱丞数的情况下实现该图像的33均值战波,最后将两个祓波结果相减,可以对比两种滤波图像的差别。请写出matlab程序。
好的,以下是matlab代码实现:
```matlab
% 读取图像lena.bmp
img = imread('lena.bmp');
% 使用matlab的图像工具箱实现5*5的均值滤波
img1 = imfilter(img, fspecial('average', [5 5]));
% 自己实现33均值滤波
h = ones(33, 33) / 33^2;
img2 = imfilter(img, h);
% 将两个滤波结果相减
img_diff = img1 - img2;
% 显示三张图像
subplot(1, 3, 1), imshow(img1), title('5*5均值滤波');
subplot(1, 3, 2), imshow(img2), title('33均值滤波');
subplot(1, 3, 3), imshow(img_diff), title('两者差别');
```
上述代码中,`imread` 函数用于读取图像,`imfilter` 函数用于实现滤波,`fspecial` 函数生成指定大小的特殊滤波器,`ones` 函数生成全部为1的矩阵,最后使用 `imshow` 函数显示图像。
vs实现对图像5*5均值滤波处理
以下是使用 Visual Studio 实现对图像进行 5*5 均值滤波处理的示例代码:
```c++
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
// 读取原始图像
Mat srcImage = imread("lena.jpg");
// 创建输出图像
Mat dstImage;
// 进行 5*5 均值滤波处理
blur(srcImage, dstImage, Size(5, 5));
// 显示原始图像和处理后的图像
imshow("Original Image", srcImage);
imshow("Processed Image", dstImage);
waitKey(0);
return 0;
}
```
以上代码中,使用了 OpenCV 库进行图像处理,`imread` 函数用于读取原始图像,`blur` 函数用于进行 5*5 均值滤波处理,`imshow` 函数用于显示原始图像和处理后的图像。在运行代码之前,需要将 `lena.jpg` 图像文件放置在工程目录下。