一维二维中值滤波均值滤波matlab编码实现.zip

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一维二维中值滤波均值滤波matlab编码实现
一维二维中值滤波均值滤波matlab编码实现.zip
  • 一维二维中值滤波均值滤波matlab编码实现
  • main_demo.m
    1.6KB
  • 【源码使用必读】.url
    55B
  • media_filter_1d.m
    249B
  • average_filter_1d.m
    284B
  • media_filter_2d.m
    295B
内容介绍
%% 1D signal filter N = 300; D = floor(100*sin(-pi:(2*pi/N):pi)); nD = D; nD(1:10:end) = D(1:10:end).*(1+5*rand(1,size(D(1:10:end)))); figure; subplot(2,2,1), plot(D),title('Original signal'); subplot(2,2,2), plot(nD), title('Noisy signal'); w = 5; fD1 = media_filter_1d(nD, w); fD2 = average_filter_1d(nD, w); %对于一维均值滤波还有如下方法实现 %v=1./5*ones(1,5); %fD2=conv(nD,v,'same'); subplot(2,2,3), plot(fD1), title('media-Filtered Result'); subplot(2,2,4), plot(fD2), title('Average-Filtered Result'); %% 2D signal filter Img = imread('Koala.jpg'); D = rgb2gray(Img); nD=imnoise(D,'salt & pepper',0.04); H1 = 1./9*[1,1,1;1,1,1;1,1,1;]; H3 = 1/12*[1,1,1; 1, 4, 1; 1, 1, 1]; H4 = [0,-1,0;-1,4,-1;0,-1,0;]; H5 = [-1,-2,-1;0,0,0;1,2,1]; fD1 = conv2(nD, H1, 'same'); fD2 = media_filter_2d(nD); figure(2); subplot(2,2,1),imagesc(D),colormap(gray); title('the original picture'); subplot(2,2,2),imagesc(nD),colormap(gray); title('the noisy picture'); subplot(2,2,3),imagesc(fD1),colormap(gray); title('the average-filter picture'); subplot(2,2,4),imagesc(fD2),colormap(gray); title('the media-filter picture'); fD3 = conv2(D, H3,'same'); fD4 = conv2(D, H4,'same'); fD5 = conv2(D, H5,'same'); figure(3); subplot(2,2,1),imagesc(D),colormap(gray); title('the original picture'); subplot(2,2,2),imagesc(fD3),colormap(gray); title('the weighted-filter picture'); subplot(2,2,3),imshow(mat2gray(fD4)),colormap(gray); title('the laplace-filter picture'); subplot(2,2,4),imagesc(fD5),colormap(gray); title('the gradient-filter picture');
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