数字图像处理之平滑滤波

努力努力再努力F

发布于 2018-09-11 11:03:46

9880

发布于 2018-09-11 11:03:46

文章被收录于专栏：fangyangcoder

数字图像处理之平滑滤波

by方阳

http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/6590343.html

1.相关知识

今天介绍平滑滤波的一些知识！

相关知识：均值模板和中值滤波

例如，3X3均值模板(取图像相邻区域的像素求和取平均代替中心像素，更高次类似)

[ 1 1 1

1 1 1

1 1 1]

然后说说中值滤波，还是以3X3来说，将3X3区域内的像素按大小值进行排列，取中间的值代替模板中心的值。

好了，基础说完了，来实际操作吧！

2.内容代码

2.1 选择一副具有大小尺寸的物体图像，分别选择 3×3，7×7，25×25 等平均模板进行均值滤波模糊处理，并对不同尺寸的滤波器模板操作后的图像进行比较。

参考代码：

I=imread('fig620.jpg');
I1=fy_Mean_filter(I,3);
I2=fy_Mean_filter(I,7);
I3=fy_Mean_filter(I,25);
figure;
subplot(1,3,1);
imshow(I1);
title('3X3');
subplot(1,3,2);
imshow(I2);
title('7X7');
subplot(1,3,3);
imshow(I3);
title('25X25');

fy_Mean_filter函数参考代码：

%实现均值滤波器
%image_in为输入图像，N选择几乘几的算子，image_out为输出图像
%  by 方阳
function image_out=fy_Mean_filter(image_in,N)
[m,n]=size(image_in);
N=ones(N);
[a,b]=size(N);
 n=n/3;%由于我的灰度图像是314x323x3的，所以除了3，你们如果是PxQ的，就不要加了
 A=zeros(m+2*(a-1),n+2*(b-1));%构造矩阵（0填充）
 B=A;%用来存放均值后A的值
 C=zeros(m,n);%存最后的输出结果
 for i=a:m+a-1
     for j=b:n+b-1
        A(i,j)= image_in(i-a+1,j-b+1);%填充图像到A
     end
 end
 [L,T]=size(A);
 %以下是实现均值相关运算
 for i=1:L-a+1
     for j=1:T-b+1
         for p=1:a
             for q=1:b
             B(i+(a-1)/2,j+(b-1)/2)=B(i+(a-1)/2,j+(b-1)/2)+A(p+i-1,q+j-1);
             end
         end
     end
 end
B=uint8(B/(a*b));
 %对运算完的B进行剪切，恢复出均值后的图像
 for x=a:m+a-1
     for y=b:n+b-1
     C(x-a+1,y-b+1)=B(x,y);
     end
 end
image_out=uint8(C);

运行结果：

可见模板越大，图像越平滑，但也越模糊。

2.2 选择一副图像，对图像加入椒盐噪声，检验两种滤波模板（3×3 平均模板和 3×3 中值滤波器）对噪声的滤波效果。

参考代码：

I4=imread('lena.bmp');
I5=imnoise(I4,'salt & pepper',0.02);
I6=fy_Mean_filter(I5,3);
I7=fy_Mid_Filter(I5,3);
figure;
subplot(2,2,1);
imshow(I4);
title('原图');
subplot(2,2,2);
imshow(I5);
title('加椒盐噪声后的图像');
subplot(2,2,3);
imshow(I6);
title('均值滤波后的图像');
subplot(2,2,4);
imshow(I7);
title('中值滤波后的图像');

fy_Mid_Filter函数的参考代码（与fy_Mean_filter类似）：

%该函数实现中值滤波
function image_out=fy_Mid_Filter(image_in,N)
[m,n]=size(image_in);
n=n/3;
A=zeros(m+2*(N-1),n+2*(N-1));%构造矩阵
B=A;%用来存放均值后A的值
C=zeros(m,n);%存最后的输出结果
 for i=N:m+N-1
     for j=N:n+N-1
        A(i,j)= image_in(i-N+1,j-N+1);%填充图像到A
     end
 end
  [L,T]=size(A);
  for i=1:L-N+1
     for j=1:T-N+1
         c=A(i:i+(N-1),j:j+(N-1));
         e=c(1,:);      %是c矩阵的第一行  
        for u=2:N  
            e=[e,c(u,:)];     %将c矩阵变为一个行矩阵      
        end  
        mm=median(e);      %mm是中值  
        B(i+(N-1)/2,j+(N-1)/2)=mm;
     end
  end
 for x=N:m+N-1
     for y=N:n+N-1
     C(x-N+1,y-N+1)=B(x,y);
     end
 end
 image_out=uint8(C);

实验结果：