[height, width]=size(x); %获取图像的尺寸（n小于图片的宽高）
figure;
imshow(x);%显示原图
% x = padarray(x,[5,5]); %对图像边缘进行填充
x=imnoise(x,'salt & pepper',0.3);%加入椒盐噪声
figure;
imshow(x),title('加入噪声密度：0.3的椒盐噪声');
x1=double(x); %数据类型转换
x2=x1; %转换后的数据赋给x2
for i=1:height-n+1
for j=1:width-n+1
c=x1(i:i+(n-1),j:j+(n-1)); %在x1中从头取模板大小的块赋给c
e=c(1,:); %e中存放是c矩阵的第一行
for u=2:n %将c中的其他行元素取出来接在e后使e为一个行矩阵
e=[e,c(u,:)];
end
s=sum(e); %取一行的和
x2(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2)=s/(n*n); %将模板各元素的均值赋给模板中心位置的元素
end
end
d=uint8(x2); %未被赋值的元素取原值
figure;
imshow(d);title('加入噪声密度：0.3的椒盐噪声7x7均值过滤后的彩色图片') %显示过滤图片
C=rgb2gray(x); %灰度处理，灰度处理后的图像是二维矩阵
A=fspecial('average',[n,n]); %matlab中自带值滤波函数
b=imfilter(C,A);
figure;
imshow(b),title('加入噪声密度：0.3的椒盐噪声7x7均值过滤后的灰度图片');%显示过滤后的
灰度图片
x=imread(1.jpg');%需要过滤的图像
n=3; %模板大小
[height, width]=size(x); %获取图像的尺寸（n小于图片的宽高）
figure;
%模块二：加椒盐噪码
x=imnoise(x,'salt & pepper',0.1);
imshow(x),title('加入噪声密度：0.1的椒盐噪声');
figure;
x1=double(x); %数据类型转换
x2=x1; %转换后的数据赋给x2
for i=1:height-n+1
for j=1:width-n+1
c=x1(i:i+(n-1),j:j+(n-1)); %在x1中从头取模板大小的块赋给c
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2022-07-05
08:31:08
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YZB_YYDS2022-11-09资源很不错，内容和描述一致，值得借鉴，赶紧学起来！
