MatLab自制图像处理函数：均值、中值、高斯滤波

"这篇文章主要介绍了如何在MatLab中自编实现均值滤波、中值滤波和高斯滤波的图像处理函数。" 在图像处理领域，滤波是一种常见的技术，用于消除噪声、平滑图像或突出特定特征。本摘要中的MatLab代码片段展示了如何用基本的MATLAB编程来实现这三种滤波方法。 1. 均值滤波： 均值滤波是一种线性滤波方法，通过用像素邻域内的所有像素值的平均值替换该像素值来平滑图像。在提供的`avefilt`函数中，首先创建了一个全为1的模板（a），然后遍历图像，对模板覆盖范围内的像素值进行加权平均（所有像素权重相等），并将结果存储在新图像`x2`中。最后，将`x2`转换回原始图像的数据类型（这里是`uint8`）并返回。 2. 中值滤波： 中值滤波是一种非线性滤波方法，尤其适用于去除椒盐噪声。在`midfilt`函数中，同样使用模板遍历图像，但这次不是计算平均值，而是取出模板覆盖的像素值形成一个行向量`e`，然后计算这个向量的中值（`mm`）。中值具有抗噪声的能力，因为它不受到极端值的影响。中值被用作模板中心位置的像素值，同样保留未处理区域的原值。 3. 高斯滤波： 高斯滤波是一种更复杂的方法，它使用高斯权重函数对邻域内的像素值进行加权平均。`gaussfilt`函数没有提供完整的代码，但通常会涉及创建一个高斯核（基于给定的均值`n`和方差`k`），然后使用该核对图像进行卷积。高斯滤波在保持边缘细节的同时平滑图像，因为边缘附近的像素值权重相对较高。 这些滤波器在不同的应用场景中有其优势。均值滤波简单但可能会模糊边缘；中值滤波能有效去除噪声但对边缘保持较好；而高斯滤波则在平滑和保持边缘之间找到了平衡。在实际使用时，需根据具体需求选择合适的滤波器，或者组合使用它们来达到最佳的图像处理效果。