怎样用matlab进行图像滤波处理
1、打开软件，读入图片。2、分别建立3*3高斯滤波模板和平均滤波模板，并对加噪的图片进行滤波处理。显示原图、加噪后的图片和分别用高斯、平均模板滤波后的图片。3、图片结果如图，可以看出平均模板滤波后噪声十分明显，高斯模板滤波后噪声影响相对较小，但也很容易看出。4、使用中值滤波对图片进行处理，并显示处理后的图像。5、从图片可以看出，中值滤波后的图像基本上看不出来噪声的影响。完成保存就可以了。
MATLAB数值滤波处理方法有哪些?
MATLAB数值滤波处理方法有：首先关于fspecial函数的定义，fspecial函数用于建立预定义的滤波算子。其语法格式为： h = fspecial(type) h = fspecial(type，para)其中type指定算子的类型，para指定相应的参数；函数type的类型有：1、'average'averaging filter为均值滤波，参数为hsize代表模板尺寸，默认值为[3，3]。函数格式：H = fspecial('average',hsize)2、 'disk'circular averaging filter为圆形区域均值滤波，参数为radius代表区域半径，默认值为5。函数格式：H = fspecial('disk',radius)3、'gaussian'Gaussian lowpass filter为高斯低通滤波，有两个参数，hsize表示模板尺寸，默认值为[3 3]，sigma为滤波器的标准值，单位为像素，默认值为0.5。函数格式：H = fspecial('gaussian',hsize,sigma)4、'laplacian' filter approximating the 2-D Laplacian operatorlaplacian filter为拉普拉斯算子，参数alpha用于控制算子形状，取值范围为[0，1]，默认值为0.2.函数格式：H = fspecial('laplacian',alpha)5、'log'Laplacian of Gaussian filter为拉普拉斯高斯算子，有两个参数，hsize表示模板尺寸，默认值为[3 3]，sigma为滤波器的标准差，单位为像素，默认值为0.5。函数格式：H = fspecial('log',hsize,sigma)6、'motion'motion filter运动模糊算子，有两个参数，表示摄像物体逆时针方向以theta角度运动了len个像素，len的默认值为9，theta的默认值为0。函数格式：H = fspecial('motion',len,theta)7、'prewitt'Prewitt horizontal edge-emphasizing filter用于边缘增强，大小为[3 3]，无参数。函数格式：H = fspecial('prewitt')8、'sobel'Sobel horizontal edge-emphasizing filter用于边缘提取，无参数函数格式：H = fspecial('sobel')the filter H: H'.9、'unsharp'unsharp contrast enhancement filter为对比度增强滤波器。参数alpha用于控制滤波器的形状，范围为[0，1]，默认值为0.2.函数格式：H = fspecial('unsharp',alpha)
何谓中值滤波？有何特点？
中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序，用其中值代替窗口中心象素的原来灰度值，它是一种非线性的图像平滑法，它对脉冲干扰级椒盐噪声的抑制效果好，在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊。中值滤波经常用于去除图像或者其它信号中的噪声。这个设计思想就是检查输入信号中的采样并判断它是否代表了信号，使用奇数个采样组成的观察窗实现这项功能。观察窗口中的数值进行排序，位于观察窗中间的中值作为输出。然后，丢弃最早的值，取得新的采样，重复上面的计算过程。扩展资料：中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。方法是用某种结构的二维滑动模板，将板内像素按照像素值的大小进行排序，生成单调上升（或下降）的为二维数据序列。参考资料来源：百度百科-中值滤波
比较均值滤波和中值滤波的优缺点
均值滤波和中值滤波的内容非常基础，均值滤波相当于低通滤波，有将图像模糊化的趋势，对椒盐噪声基本无能为力。中值滤波的优点是可以很好的过滤掉椒盐噪声，缺点是易造成图像的不连续性。通过下面三张图可以清楚看到以上两种滤波方法的差异。/iknow-pic.cdn.bcebos.com/0824ab18972bd40772926bcb76899e510fb309aa"target="_blank"title="点击查看大图"class="ikqb_img_alink">/iknow-pic.cdn.bcebos.com/0824ab18972bd40772926bcb76899e510fb309aa?x-bce-process=image%2Fresize%2Cm_lfit%2Cw_600%2Ch_800%2Climit_1%2Fquality%2Cq_85%2Fformat%2Cf_auto"esrc="https://iknow-pic.cdn.bcebos.com/0824ab18972bd40772926bcb76899e510fb309aa"/>原图是含有椒盐噪声的图像/iknow-pic.cdn.bcebos.com/c2fdfc039245d688e0510a92a9c27d1ed21b24b0"target="_blank"title="点击查看大图"class="ikqb_img_alink">/iknow-pic.cdn.bcebos.com/c2fdfc039245d688e0510a92a9c27d1ed21b24b0?x-bce-process=image%2Fresize%2Cm_lfit%2Cw_600%2Ch_800%2Climit_1%2Fquality%2Cq_85%2Fformat%2Cf_auto"esrc="https://iknow-pic.cdn.bcebos.com/c2fdfc039245d688e0510a92a9c27d1ed21b24b0"/>利用中值滤波处理后，椒盐噪声几乎完全被去除掉/iknow-pic.cdn.bcebos.com/a044ad345982b2b7054181f23cadcbef76099b2e"target="_blank"title="点击查看大图"class="ikqb_img_alink">/iknow-pic.cdn.bcebos.com/a044ad345982b2b7054181f23cadcbef76099b2e?x-bce-process=image%2Fresize%2Cm_lfit%2Cw_600%2Ch_800%2Climit_1%2Fquality%2Cq_85%2Fformat%2Cf_auto"esrc="https://iknow-pic.cdn.bcebos.com/a044ad345982b2b7054181f23cadcbef76099b2e"/>利用均值滤波处理后，椒盐噪声被处理成了小的气泡，但与此同时图像开始变得模糊。拓展资料：中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。方法是用某种结构的二维滑动模板，将板内像素按照像素值的大小进行排序，生成单调上升(或下降)的为二维数据序列。二维中值滤波输出为g(x,y)=med{f(x-k,y-l),(k,l∈W)}，其中，f(x,y)，g(x,y)分别为原始图像和处理后图像。W为二维模板，通常为3*3，5*5区域，也可以是不同的的形状，如线状，圆形，十字形，圆环形等。均值滤波也称为线性滤波，其采用的主要方法为邻域平均法。线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值，即对待处理的当前像素点(x，y)，选择一个模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点(x，y)，作为处理后图像在该点上的灰度g(x，y)，即g(x，y)=1/m∑f(x，y)m为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。
