矢量中值滤波MATLAB实现

题目：Themedianfilterparallelalgorithmdesignandrealizationofmulti-threaded摘要：Multi-threadedparallelmech

%%中值I=imread('lena.bmp');%读原图J1=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);%加均值为0,方差为0.02的椒盐噪声J2=imnoise(I,'gauss

加噪声imnoise滤波imfilter剪切imresize旋转imrotate图像压缩没怎么使用过具体细节可以使用help函数名的方式来学习

%%中值I=imread('lena.bmp');%读原图J1=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);%加均值为0,方差为0.02的椒盐噪声J2=imnoise(I,'gauss

高斯滤波由于高斯函数的傅立叶变换仍是高斯函数,因此高斯函数能构成一个在频域具有平滑性能的低通滤波器.可以通过在频域做乘积来实现高斯滤波.均值滤波是对是对信号进行局部平均,以平均值来代表该像素点的灰度值

均值滤波：是把每个像素都用周围的8个像素来做均值操作,幅值近似相等且随机分布在不同位置上,这样可以平滑图像,速度较快,算法简单.但是无法去掉噪声,只能微弱的减弱它.中值滤波：常用的非线性滤波方法,也是

他们采用的数学方法不一样高低通滤波器一般采用傅里叶算法,对信号进行谱分解,如将高频谱去除,则为低通滤波；中值滤波,完全不是按照这个思路来的因此基本没有关系但是,中值滤波和低通滤波在有些时候有类似效果,

首先确定你滤波的类型（比如说是IIR还是FIR）然后打开：fdatool在界面里设置你需要的参数然后点击File-Export把滤波器导出然后在命令行下面使用filter函数即可

%%%%%%%%spatialfrequency(SF)filteringbylowpassfilter%%%%%%%%%theSFfilterisunselectivetoorientation(d

看楼主的意思主要是想实现差分方程先从简单的说起：filter([1,2],1,[1,2,3,4,5])实现y[k]=x[k]+2*x[k-1]y[1]=x[1]+2*0%(x[1]之前状态都用0)=1

这是图像滤波、平滑的问题处理方式.一般使用模板进行平滑的时候,因为模板本身是有大小的所以边缘的地方处理不到.边缘一般忽略掉或是采用加行加列的方式.比如3*3模板加一行,5*5加两行.注意加行和列的时候

找到图片存放的位置,I=imread('写入图片存放的位置,后缀.图像格式');I1=rgb2gray(I);I2=medfilt2(I1,[m,n]);%%%I2就是中值滤波后的图像

给你个提示,最好自己去动手1先建立高斯算子fspecial2滤波imfilte

imshow是用来显示图片的,如>>I=imread('moon.tif');>>figure,imshow(I);而有时为了数据处理,要把读取的图片信息转化为更高的精度,>>I=double(imr

椒盐噪声是幅值近似相等但随机分布在不同位置上,图像中有干净点也有污染点.中值滤波是选择适当的点来替代污染点的值,所以处理效果好.因为噪声的均值不为0,所以均值滤波不能很好地去除噪声点.

1171817111718171111151111115551111155511111555117115551171155511111555181115551818115111111151111111

方法一：filter2clear all;I=imread('lena.bmp');%读入预处理图像imshow(I)%显示预处理图像K1=filter2(fspecial(

clear;i=imread('girl.bmp');j=imnoise(i,'salt&pepper',0.02);h=[1,1,1;1,1,1;1,1,1];[a,b]=size(j);j1=j;

个人感觉两类曲线积分以及格林公式还是相对比较简单的.对于曲面积分,也是分为两类,一类是对面积元素ds积分,一类是对坐标积分对面积元素积分也是由求一个

I=[1718171111151111115551171155518181151111811511511115111117181711];[MN]=size(I);I1=zeros(M,N);fori