改成春知中腊丛值滤波算法很简单,将a(1)~a(9)递增或递减排序(用sort()函数,去help里查轮森樱),然后取出中间元素,赋值给X2(i,j)就哦了~
/埋尺/ 中值滤波对椒盐噪声肢皮RGB=imread('历液差peppers','PNG')
I=rgb2gray(RGB)
J=imnoise(I,'salt &pepper',0.02)
subplot(121),imshow(J)
L=medfilt2(J,[3 3])
subplot(122),imshow(L)
问及中值滤波的性能,希望能有改进效果的算法。因为我看那篇论文已经不记得是哪里的了,所以无法提供原文,现将其主要改进思想和方法写出来,希望对你有帮助:问题的提出:
中值滤波效果依赖于皮春滤波窗口的大小,太大会使边缘模糊,太小了则去噪效果不好。
改进思想:
因为噪声点和边缘点同样是灰度变化较为剧烈的象素,普通中值滤波在改变噪声点灰度值的时候,会一定程度地改变边缘象素灰度值。但是噪声点几乎都是领域象素液袜的极值,而边缘不是,因此可以利用这个特性来限制中值滤波。
改进燃埋耐方法:
当处理该象素的时候,看该象素是否是滤波窗口所覆盖下邻域象素的极大或者极小值,如果是,则用正常的中值滤波处理该象素。如果不是,则不处理。
我试过这种方法,经试验发现该方法能非常有效地去除突发噪声点,尤其是椒盐噪声,而几乎不影响边缘。
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