clear all;

close all;

I=imread('2.jpg');

figure;

imshow(I,[]);

title('原始圖像');

I=imnoise(I,'salt & pepper',0.15);

figure;

imshow(I,[]);

title('加椒鹽噪聲');

%7×7中值濾波

Q=medfilt2(I,[3,3]);

figure;

imshow(Q,[]);

title('7×7中值濾波');

%自適應(yīng)中值濾波

[M,N]=size(I);

for i=3:7

if i<=7

for x=i/2+0.5:M-i/2+0.5

for y=i/2+0.5:M-i/2+0.5

z_max=max(I(M*(y-2)+x-(i/2-0.5):M*(y-2)+x-(i/2-0.5)+i*M-M));

z_min=min(I(M*(y-2)+x-(i/2-0.5):M*(y-2)+x-(i/2-0.5)+i*M-M));

z_med=median(I(M*(y-2)+x-(i/2-0.5):M*(y-2)+x-(i/2-0.5)+i*M-M));

A1=z_med-z_min;

A2=z_med-z_max;

if (A1>0&A2<0)

B1=I(x,y)-z_min;

B2=I(x,y)-z_max;

if (B1>0&B2<0)

I(x,y)=I(x,y);

else

I(x,y)=z_med;

end

else

i=i+2;

end

end

end

else

I(x,y)=I(x,y);

end

end

figure;

imshow(I,[]);

title('自適應(yīng)中值濾波');

錯(cuò)在z_max=max(I(M*(y-2)+x-(i/2-0.5):M*(y-2)+x-(i/2-0.5)+i*M-M));

z_min=min(I(M*(y-2)+x-(i/2-0.5):M*(y-2)+x-(i/2-0.5)+i*M-M));

z_med=median(I(M*(y-2)+x-(i/2-0.5):M*(y-2)+x-(i/2-0.5)+i*M-M));

這個(gè)地方小弟看不懂不懂什么意思 也改不了 麻煩各位大蝦們幫下忙

我的目的：就是讓中值濾波和自適宜中值濾波對(duì)比下看看哪個(gè)效果好??如果有別的好的方法 我想把自適宜那段程序換掉

程序的原理我也發(fā)下：自適應(yīng)中值濾波算法描述

當(dāng)脈沖噪聲(椒鹽噪聲)在空間上出現(xiàn)的概率不大，中值濾波一般可以取得較好的效果。經(jīng)驗(yàn)表明，當(dāng)出現(xiàn)的正負(fù)脈沖噪聲概率均分別小于0.2時(shí),中值濾波是可用的，而當(dāng)脈沖噪聲在空間上出現(xiàn)的概率較大時(shí),使用中值濾波后可能產(chǎn)生較嚴(yán)重的失真[6]。為了改善濾波效果，引入自適應(yīng)中值濾波算法。即基于中值濾波的特點(diǎn)和性質(zhì)，考慮采用變換窗口大小的方法，在中值算法中加入一個(gè)判斷操作，判斷窗口內(nèi)的象素中值及濾波處的像點(diǎn)灰度是否為脈沖噪聲，并分別處理。

設(shè) 是對(duì)像點(diǎn) 進(jìn)行中值濾波的工作窗口， 為像點(diǎn) 的灰度， 為 中的灰度最小值， 為 中的灰度最大值， 為 中的灰度中值，??為 中的灰度均值， 為允許的最大窗口， 為初始默認(rèn)窗口。

自適應(yīng)中值濾波算法的基本步驟如下：

(1)計(jì)算??。

(2)如果 ，那么轉(zhuǎn)(4)；否則，轉(zhuǎn)至(3)。

(3)若 ，輸出 ；否則，增大窗口 尺寸。若 ，則重復(fù)(1)和(2)；否則輸出 。

(4)計(jì)算 ；

(5)如果 ，那么輸出 ；否則，輸出 。

在上述算法中，如果 ，表明 不是噪聲，轉(zhuǎn)到(4)判斷 是否是脈沖，當(dāng) 與 都不是脈沖噪聲時(shí)，優(yōu)先輸出 。當(dāng) 與 都是脈沖噪聲時(shí)，輸出 的灰度均值 。相應(yīng)的算法流程圖 我放在附件里了

如果有別的好的方法 我想把自適宜那段程序換掉

2008-5-16 15:10 上傳

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的matlab改进中值滤波,求助中值滤波和自适应中值滤波算法错误修改的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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