均值滤波、中值滤波的matlab实现

均值滤波、中值滤波的MATLAB实现 MATLAB是一种高级编程语言，广泛应用于图像处理、信号处理等领域。均值滤波和中值滤波是两种常用的图像去噪算法，这两种算法都可以在MATLAB中实现。 均值滤波 均值滤波是一种简单的图像去噪算法，其思想是将图像分割成小块，然后对每个小块计算其灰度均值，最后将这些均值组合起来形成新的图像。均值滤波可以有效地抑制加性噪声，但是它也容易导致图像模糊。 在MATLAB中，可以使用以下代码实现均值滤波： ```matlab function d = avg_filter(x, n) a(1:n, 1:n) = 1; [height, width] = size(x); x1 = double(x); x2 = x1; for i = 1:height - n + 1 for j = 1:width - n + 1 c = x1(i:i+(n-1), j:j+(n-1)).*a; s = sum(sum(c)); x2(i+(n-1)/2, j+(n-1)/2) = s/(n*n); end end d = uint8(x2); ``` 中值滤波 中值滤波是一种非线性平滑滤波算法，它可以有效地抑制噪声。中值滤波的思想是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域，然后将邻域中各像素的灰度值排序，取其中间值作为中心像素灰度的新值。 在MATLAB中，可以使用以下代码实现中值滤波： ```matlab function d = mid_filter(x, n) [height, width] = size(x); x1 = double(x); x2 = x1; for i = 1:height - n + 1 for j = 1:width - n + 1 c = x1(i:i+(n-1), j:j+(n-1)); e = c(1, :); for u = 2:n e = [e, c(u, :)]; end mm = median(e); x2(i+(n-1)/2, j+(n-1)/2) = mm; end end d = uint8(x2); ``` 结论 均值滤波和中值滤波都是常用的图像去噪算法，它们可以在MATLAB中实现。均值滤波可以Suppress additive noise，但是它也容易导致图像模糊。中值滤波可以 effective地Suppress noise，但是它的计算复杂度较高。