怎么用matlab编p-m滤波的程序

imread('eighttif');

J = imnoise(I,'salt & pepper',002);

K = medfilt2(J);

imshow(J);title('噪声干扰图像')

figure, imshow(K);title('medfilt2滤波图像')

X=J;a=2;b=2;

k=floor(ab/2)+1;

[M,N]=size(X);

uint8 Y=zeros(M,N);

funBox=zeros(a,b);

temp=zeros(ab);

for i=1:M-a

for j=1:N-b

funBox=X(i:i+a,j:j+b);

temp=funBox(:);

tempSort=sort(temp);

Y(i,j)=tempSort(k);

end;

end;

figure, imshow(Y);title('自编程序滤波图像')

clear;

close all;

c=imread('123png'); %把彩色转化成灰度，256级

figure,imshow(c),title('原始图象'); %显示原始图象

g=imnoise(c,'gaussian',01,0002); %加入高斯噪声

figure,imshow(g),title('加入高斯噪声之后的图象'); %显示加入高斯噪声之后的图象

%实验步骤二：用系统预定义滤波器进行均值滤波

n=1;

A=fspecial('average',n);%生成系统预定义的3X3滤波器

Y=filter2(A,g)/255; %用生成的滤波器进行滤波,并归一化

figure,imshow(Y),title('系统函数滤波图像'); %显示滤波后的图象

a(1:n,1:n)=1; %a即n×n模板,元素全是1

p=size(g); %输入图像是p×q的,且p>n,q>n

x1=double(g);

x2=x1;

%A(a:b,c:d)表示A矩阵的第a到b行,第c到d列的所有元素

for i=1:p(1)-n+1

for j=1:p(2)-n+1

c=x1(i:i+(n-1),j:j+(n-1))a; %取出x1中从(i,j)开始的n行n列元素与模板相乘

s=sum(sum(c)); %求c矩阵(即模板)中各元素之和

x2(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2)=s/(nn); %将模板各元素的均值赋给模板中心位置的元素

end

end

%未被赋值的元素取原值

d=uint8(x2);

%实验步骤三:用自己的编写的函数进行均值滤波

%调用自编函数进行均值滤波，n为模板大小

figure,imshow(d),title('自编程序滤波图像'); %显示滤波后的图象

1、双循环语句，移动平均法。

<p>双循环语句，移动平均法</p> <p>%均值滤波</p>

<p>clc,clear;</p>

<p>f=imread('lenabmp');</p>

<p>subplot(121),imshow(f),title('原图');</p>

<p>f1=imnoise(f,'gaussian',0002,00008);</p>

<p>%subplot(222),imshow(f1),title('添加高斯噪声图');</p>

<p>k1=floor(3/2)+1;</p>

<p>k2=floor(3/2)+1;</p> <p>X=f1;</p>

<p>[M,N]=size(X);</p> <p>uint8 Y=zeros(M,N);</p>

<p>funBox=zeros(3,3);</p> <p>for i=1:M-3    </p>

<p>    for j=1:N-3        </p> <p>        funBox=X(i:i+3,j:j+3);        </p>

<p>        s=sum(funBox(:));</p> <p>        h=s/9;   </p>

<p>        Y(i+k1,j+k2)=h;    </p> <p>    end;</p>

<p>end;</p> <p>Y=Y/255;</p>

<p>subplot(122),imshow(Y),title('均值滤波');</p>

<p>实现图：</p>

2、filter2。

<p>filter2</p>

<p>clear all;</p>

<p>I=imread('lenabmp');</p>

<p>%读入预处理图像</p>

<p>imshow(I)</p> <p>%显示预处理图像</p>

<p>K1=filter2(fspecial('average',3),I)/255;</p> <p>%进行33均值滤波</p>

<p>K2=filter2(fspecial('average',5),I)/255;</p> <p>%进行55均值滤波</p>

<p>K3=filter2(fspecial('average',7),I)/255;</p> <p>%进行77均值滤波</p>

<p>figure,imshow(K1)</p> <p>figure,imshow(K2)</p>

<p>figure,imshow(K3)</p>

低通滤波(Low-pass filter) 是一种过滤方式，规则为低频信号能正常通过，而超过设定临界值的高频信号则被阻隔、减弱。但是阻隔、减弱的幅度则会依据不同的频率以及不同的滤波程序（目的）而改变。它有的时候也被叫做高频去除过滤（high-cut filter）或者最高去除过滤（treble-cut filter)。低通过滤是高通过滤的对立。

以上就是关于怎么用matlab编p-m滤波的程序全部的内容，包括:怎么用matlab编p-m滤波的程序、用两种方法编写用均值滤波去噪的matlab程序。、低通滤波的方法等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！