MATLAB图像滤波函数：均值、中值、高斯滤波实现

"这篇文章提供了MATLAB中实现的三个图像滤波函数：均值滤波（avefilt）、中值滤波（midfilt）和高斯滤波（gaussfilt）。这些函数用于处理图像噪声，改善图像质量。" 在MATLAB中，图像滤波是一种常用的技术，用于消除噪声、平滑图像或突出特定特征。以下是对这三个滤波函数的详细解释： 1. **均值滤波（avefilt）**： - 均值滤波是一种线性滤波方法，它通过用像素邻域内所有像素值的平均值来替换中心像素的值。 - 函数`avefilt(x,n)`接受一个参数`x`，表示输入图像，`n`是滤波器的大小（边长为n的正方形窗口）。 - 使用一个全为1的矩阵`a`（大小为n×n）来计算邻域内的像素平均值。 - `sum(sum(c))`计算邻域内像素值的总和，然后除以`(n*n)`得到平均值。 - 结果图像`d`是将计算出的平均值存储为`uint8`类型，确保输出是8位无符号整数图像。 2. **中值滤波（midfilt）**： - 中值滤波是一种非线性滤波方法，它用像素邻域内的中值替换中心像素的值，对椒盐噪声有很好的去除效果。 - `midfilt(x,n)`同样接受输入图像`x`和滤波器大小`n`。 - 对每个邻域，首先获取该邻域的一维数组`e`，然后计算中值`mm`。 - 将中值`mm`存储回结果图像`x2`的对应位置。 - 输出图像`d`也是`uint8`类型。 3. **高斯滤波（gaussfilt）**： - 高斯滤波是基于高斯函数的线性滤波，能有效减小图像的高频噪声，同时保持边缘清晰度。 - `gaussfilt(k,n,s)`接收标准差`k`、滤波器大小`n`和输入图像`s`。 - 计算高斯核矩阵`b`，其中元素值由高斯函数确定，用于权重分配。 - 使用`conv2`函数进行二维卷积，将高斯核应用于输入图像`s`，保持原始尺寸（'same'选项）。 - 输出图像`d`转换为`uint8`类型。 在实际应用中，这些函数可以结合图像读取和显示功能，例如使用`imread`和`imshow`来处理和展示图像。示例代码还包含了添加高斯噪声`imnoise`以及将彩色图像转换为灰度图像`rgb2gray`的步骤，这些都是图像处理流程中的常见操作。通过这些函数，我们可以对图像进行预处理，以便后续分析或识别。