基于MATLAB,对彩色图像进行中值滤波

主要是JPG或是BMP格式的~~~刚刚接触到图像处理这一块,希望提供matlab的代码是对彩色图像进行中值滤波~转换成灰度图像我也会`~~~!就是要将它分成RGB三张图,... 主要是JPG或是BMP格式的~~~刚刚接触到图像处理这一块,希望提供matlab的代码
是对彩色图像进行中值滤波~转换成灰度图像我也会`~~~!就是要将它分成RGB三张图,分别进行滤波,再做图像融合的那种方法的代码~~~~
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浪小客
高粉答主

2019-05-15 · 21世纪是需要思想碰撞的
浪小客
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1、阅读图片,以pout.tif为例,加上盐和胡椒噪音。

2、分别建立3×3高斯滤波器模板和平均滤波器模板,并对经过噪声添加的图像进行滤波。显示原始图像,噪声图像和由高斯和平均模板过滤的图像。

3、图片结果如图所示。可以看出,平均模板滤波后的噪声非常明显。高斯模板滤波的噪声影响相对较小。

4、之后我们选择输入代码进行过滤,并显示处理后的图像。

5、中值滤波图像基本上不显示噪声的影响。效果如下。

光点科技
2023-08-15 广告
通常情况下,我们会按照结构模型把系统产生的数据分为三种类型:结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据,即行数据,是存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。最常见的就是数字数据和文本数据,它们可以某种标准格式存在于文件... 点击进入详情页
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酷呆爱死呆
推荐于2017-12-15 · TA获得超过4240个赞
知道大有可为答主
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找到图片存放的位置,

I=imread('写入图片存放的位置,后缀.图像格式');

I1=rgb2gray(I);

I2=medfilt2(I1,[m,n]);

%%%I2就是中值滤波后的图像,medfilt2是matlab中中值滤波函数,直接调用即可,m和n是选取的平滑窗口,一般为3*3,可以进行调整 

要分离的话,可以这样做:

M=imread('D:\ebook\lena.bmp'); %读取MATLAB中的名为cameraman的图像

subplot(2,2,1)

imshow(M) %显示原始图像

title('original')

P1=imnoise(M,'gaussian',0.02); %加入高斯躁声

subplot(2,2,2)

imshow(P1) %加入高斯躁声后显示图像

title('gaussian noise');

g1=medfilt2(P1(:,:,1));%%红

g2=medfilt2(P1(:,:,2));%%绿

g3=medfilt2(P1(:,:,3));%%蓝

g(:,:,1)=g1;

g(:,:,2)=g2;

g(:,:,3)=g3;

subplot(2,2,3)

imshow(g)

title('medfilter gaussian');

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kinfar
2011-01-20 · TA获得超过976个赞
知道小有建树答主
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网上代码多数只针对一种,常常还会误导其他人,要想学真东西必须会自己思考,我给你提供思路,滤波多数是针对灰度图像的,因为他是2唯的,我做过很多图像设计,你可以分开RGB,(用R=ima(:,:,1)等),这时的R就变成2唯的了,然后分别做中值滤波,用自带的medfilt2就可,最后通过cat函数进行整合来复原图像,这些函数都是基本的,整个代码也就几句,希望对你有启发!如果不会的话可加为好友交流!
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sbfcbj
2011-01-03 · TA获得超过208个赞
知道答主
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将图片放在D盘以,xx.jpg命名。 然后:MATLAB
I=imread('d:\xx.jpg');
然后
I2=rgb2gray(I);
MEDFILT
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