基于Matlab的各种图像滤波算法代码

%%均值滤波 close all; clear all; clc; % 读取图像 I = imread('Noise Image.jpg'); % 转换为灰度图像（如果需要） %I = rgb2gray(I); % 定义均值滤波器 h = ones(3,3) / 9; % 3x3的均值滤波器 % 应用滤波器 J = imfilter(I, h); % 显示原始图像和滤波后的图像 subplot(1,2,1), imshow(I); subplot(1,2,2), imshow(J); subplot(1,2,1), imshow(I), title('初始图像'); subplot(1,2,2), imshow(J), title('均值滤波后的图像'); %%中值滤波 close all; clear all; clc; I = imread('Noise Image.jpg'); % 读取图像 I = rgb2gray(I); %转换为灰度图像（如果需要） J = medfilt2(I); % 使用2D中值滤波器 % 应用中值滤波 % 显示原始图像和中值滤波后的图像 subplot(1,2,1), imshow(I); subplot(1,2,2), imshow(J); subplot(1,2,1), imshow(I), title('原始图像'); subplot(1,2,2), imshow(J), title('中值滤波后的图像'); %%高斯滤波 close all; clear all; clc; I = imread('Noise Image.jpg'); % 读取图像 %I = rgb2gray(I); % 转换为灰度图像（如果需要） J = imgaussfilt(I, 2); % 使用标准差为2的高斯滤波器 % 应用高斯滤波器 % 显示原始图像和高斯滤波后的图像 subplot(1,2,1), imshow(I); subplot(1,2,2), imshow(J); %%双边滤波 close all; clear all; clc; I = imread('Noise Image.jpg'); % 读取图像 % 转换为灰度图像（如果需要） %I = rgb2gray(I); % 应用双边滤波器 J = bfilt_rgb(I, 3, 9, 15); % 9x9滤波器，空间标准差为15，灰度标准差为15 % 显示原始图像和双边滤波后的图像 subplot(1,2,1), imshow(I); subplot(1,2,2), imshow(J); %%灰度图引导滤波 close all; clear all; clc; I = imread('Noise Image.jpg'); % 读取图像 if length(size(I))>2 I=rgb2gray(I); end I = double(I) / 255; p = I; r = 9; eps = 0.4^2; %0.021^2 0.04^2 J = guidedfilter(I,p,r,eps); %引导滤波 % 显示原始图像和双边滤波后的图像 subplot(1,2,1), imshow(I); subplot(1,2,2), imshow(J);