Matlab均值濾波去噪
以灰度影象eight.tif為例,向原始影象中加入高斯噪聲,再對噪聲影象呼叫均值濾波函式avefilt進行去噪。
I=imread('eight.tif');
G=imnoise(I,'gaussian');
after=avefilt(G,3);
subplot(1,3,1);
imshow(I);
subplot(1,3,2);
imshow(G);
subplot(1,3,3);
imshow(after);
function d=avefilt(x,n)
a=ones(n);
[M,N]=size(x);
x1=double(x);
x2=x1;
for i=1:M-n+1
for j=N-n+1
c=x1(i:i+n-1,j:j+n-1).*a;
s=sum(sum(c));
x2(i+fix((n-1)/2),j+fix((n-1)/2))=s/(n*n);
end
end
d=uint8(x2);
相關推薦
Matlab均值濾波去噪
以灰度影象eight.tif為例,向原始影象中加入高斯噪聲,再對噪聲影象呼叫均值濾波函式avefilt進行去噪。 I=imread('eight.tif'); G=imnoise(I,'gauss
【matlab】影象去噪的程式碼測試
%% 自己設定頻域的濾波視窗 girl=imread('F:\Users\*****\Pictures\CGS_stripe1.bmp'); girl=rgb2gray(girl); girl=im2double(girl); subplot(1,2,1);imshow(girl);%顯示原
數學之路-python計算實戰(15)-機器視覺-濾波去噪(歸一化塊濾波)
# -*- coding: utf-8 -*- #code:[email protected] #歸一化塊濾波 import cv2 import numpy as np fn="tes
PCL點雲濾波去噪
為什麼要對點雲濾波? 一般下面這幾種情況需要進行點雲濾波處理: (1) 點雲資料密度不規則需要平滑 (2) 因為遮擋等問題造成離群點需要去除 (3) 大量資料需要下采樣 (4) 噪聲資料需要去除 點雲中的噪聲點對後續操作的影響比較大。就像蓋
語音訊號濾波去噪——使用FLATTOPWIN設計的FIR濾波器
摘 要 本課程設計主要內容是設計利用視窗設計法選擇FLATTOPWIN窗設計一個FIR 濾波器,對一段含噪語音訊號進行濾波去噪處理並根據濾波前後的波形和頻譜分析濾波效能。本課程設計模擬平臺為MATLAB7.0,開發工具是M語言程式設計,通過課程設計瞭解FI
深度圖,點雲圖濾波去噪方法
泊松方程濾波: 泊松方程濾波的方法對深度影象進行濾波降噪。通過泊松方程濾波演算法對被測物體或環境的表面進行判斷,分辨出表面特徵點是否有噪聲成分。根據泊松方程濾波演算法的定義,微軟公司給出的方法其基本原理為:首先,獲取被測物體表面的特徵點,將每個特徵點的座標經旋轉運算
深度學習結合非區域性均值濾波的影象去噪演算法
其實這是半年之前完成的內容,一直懶著沒有總結,今天看了看程式碼,發覺再不總結自己以後都看不懂了,故整理如下。 非區域性均值是一種基於塊匹配來確定濾波權值的。即先確定一個塊的大小,例如7x7,然後在確定一個搜尋區域,例如15x15,在15x15這個搜尋區域中的每一個點,計算7
數字影象處理,經典濾波演算法去噪對比實驗(Matlab實現)
一,經典濾波演算法的基本原理 1,中值濾波和均值濾波的基本原理 參考以前轉載的部落格:http://blog.csdn.net/ebowtang/article/details/38960271
Matlab影象去噪(中值和均值)
簡單概念 影象去噪是數字影象處理中的重要環節和步驟。去噪效果的好壞直接影響到後續的影象處理工作如影象分割、邊緣檢測等。影象訊號在產生、傳輸過程中都可能會受到噪聲的汙染,一般數字影象系統中的常見噪聲主要有:高斯噪聲(主要由阻性元器件內部產生)、椒鹽噪聲(主要是影
均值濾波去除圖像噪聲的matlab程序
code 速度 當前 nes 分享 blog result .cn mage 所謂均值濾波實際上就是用均值替代原圖像中的各個像素值。 均值濾波的方法是:對待處理的當前像素,選擇一個模板,該模板為其近鄰的若幹像素組成,用模板中的像素的均值來替代原像素。 優點:算法簡單,計算速
基於MATLAB的均值濾波算法實現
微信訂閱號 均值 圖像處理 支持 num for float 這一 mod 在圖像采集和生成中會不可避免的引入噪聲,圖像噪聲是指存在於圖像數據中的不必要的或多余的幹擾信息,這對我們對圖像信息的提取造成幹擾,所以要進行去噪聲處理,常見的去除噪聲的方法有均值濾波、中值濾波、
小波去噪MATLAB程式碼
本文基於北京交通大學陳後金教授的課件。我加以整理,若有冒犯還請諒解 1利用MATLAB產生分解與重建濾波器組 計算濾波器組的函式[Ld,Hd,Lr,Hr]=wfilters('wname') Ld:分解低通濾波器h0[-n]; Hd:分解高通濾波器h1[-n]; Lr:分解低通濾
影象處理(四)——快速均值濾波(MATLAB實現)
均值濾波是典型的線性濾波演算法,它是指在影象上對目標畫素給一個模板,該模板包括了其周圍的臨近畫素(以目標畫素為中心的周圍8個畫素,構成一個濾波模板,即去掉目標畫素本身),再用模板中的全體畫素的平均值來代替原來畫素值。 快速均值濾波要求: 在這裡就要先解釋一下積分圖
(轉載)影象濾波及去噪初步
定義 說到濾波,不得不提的就是卷積。關於卷積的定義,知乎上有個很有名的段子: 這個話大致講出了卷積的物理意義。 而在影象中,影象濾波的定義也是由卷
[Matlab]如何去除影象中的椒鹽雜訊(1)? 均值濾波(mean filter)
仔細看,似乎有一些微小顆粒參雜在上圖,沒有錯,這在影象處理領域中,一般被稱為椒鹽雜訊(salt & pepper noise)。其特點是以黑點或是白點形式呈現,形同一粒粒"黑色"胡椒或是"白色"鹽巴灑在圖片上。換句話說,以8位元灰階圖為例,畫素灰階值範圍由
非局域均值去噪
http://www.cnblogs.com/luo-peng/p/4785922.html 非區域性均值(NL-means)是近年來提出的一項新型的去噪技術。該方法充分利用了影象中的冗餘資訊,在去噪的同時能最大程度地保持影象的細節特徵。基本思想是:當前畫素的估計值由影
基於MATLAB影象處理的中值濾波、均值濾波以及高斯濾波的實現與對比
基於MATLAB影象處理的中值濾波、均值濾波以及高斯濾波的實現與對比 作者:lee神 1.背景知識 中值濾波法是一種非線性平滑技術,它將每一畫素點的灰度值設定為該點某鄰域視窗內的所有畫素點灰度值的中值. 中值濾波是基於排序統計理論的一種能有效抑制噪聲的非線性訊號處
matlab中使用小波變換進行影象去噪
1:基於小波變換摸極大值原理 2:基於小波變換系數的相關性 3:基於小波閾值的去噪。 基於小波閾值的去噪方法3個步驟: 1: 計算含噪聲影象的小波變換。選擇合適的小波基和小波分解層數J,運用Matlab 分解演算法將含有噪聲影象進行J層小波分解,得到相應的小波分解係數。 2:對分解後的高頻係數進行閾值量化
數字影象去噪典型演算法及MATLAB實現
影象去噪是數字影象處理中的重要環節和步驟。去噪效果的好壞直接影響到後續的影象處理工作如影象分割、邊緣檢測等。影象訊號在產生、傳輸過程中都可能受到噪聲的汙染,一般數字影象系統中的常見噪聲主要有:高斯噪聲(主要由阻性元器件內部產生)、椒鹽噪聲(只要是影象切割引起的黑影象上的白點噪
均值濾波和中值濾波matlab實現
clc; close all; %原始圖片 283*289*3 data=imread('圖片1.png');%讀入圖片,圖片複製到當前資料夾 subplot(221); imshow(data); title('原始圖片'); %二值化 283*289 gdata=rgb2gray(dat