MATLAB3x3算术均值滤波器

MATLAB中3x3算术均值滤波器的实现代码如下：

% 读取图像，添加高斯噪声
img = imread('lena.jpg');
noisy_img = imnoise(img,'gaussian',0,0.02);

% 均值滤波器
h = fspecial('average', [3 3]);
mean_filtered = imfilter(noisy_img, h);

% 显示结果
figure;
subplot(1,3,1);
imshow(img);
title('原图');

subplot(1,3,2);
imshow(noisy_img);
title('加噪声的图像');

subplot(1,3,3);
imshow(mean_filtered);
title('均值滤波器去噪后的图像');

这段代码中，首先读取了一张图像，并添加了高斯噪声。然后利用`fspecial`函数创建了一个大小为3x3的算术均值滤波器`h`。最后用`imfilter`函数将噪声图像和滤波器作为参数输入，得到了经过均值滤波器去噪后的图像。

相关问题

使用matlab算数表示均值滤波器

在MATLAB中，可以使用内置函数`imfilter`来实现算术均值滤波器。以下是一个示例代码：

% 读取图像
img = imread('lena.png');

% 定义滤波器大小
filter_size = 3;

% 定义滤波器
filter = ones(filter_size) / filter_size^2;

% 对图像进行滤波
filtered_img = imfilter(img, filter);

% 显示原始图像和滤波后的图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(filtered_img);
title('Filtered Image');

在此示例中，我们首先读取了一个名为'lena.png'的图像。然后，我们定义了滤波器的大小，这里我们选择了3x3的滤波器。接着，我们定义了滤波器本身，这里我们使用了一个由1组成的3x3矩阵，并将其除以9来计算每个元素的均值。最后，我们使用`imfilter`函数对原始图像进行滤波，并将结果保存在`filtered_img`中。最后，我们使用`subplot`和`imshow`函数显示原始图像和滤波后的图像。