基于MATLAB的均值滤波算法实现
在图像采集和生成中会不可避免的引入噪声,图像噪声是指存在于图像数据中的不必要的或多余的干扰信息,这对我们对图像信息的提取造成干扰,所以要进行去噪声处理,常见的去除噪声的方法有均值滤波、中值滤波、高斯滤波等,这一篇要实现的是均值滤波。
均值滤波的方法是将图像数据生成3x3的矩阵或是5x5等其他模板,然后对这个矩阵模板进行处理。在图像上对目标像素给一个模板,该模板包括了其周围的临近像素(以目标象素为中心的周围 8 个像素,构成一个滤波模板,即去掉目标像素本身),再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。说白了就是对这九个数求个平均值代替中间的那个数。在FPGA中我们为了简便运算只将目标像素周围八个点求和然后除以8,取代目标像素点。

MATLAB对数字图像处理有各种函数支持,各种滤波和边缘检测都可以之间用几行函数实现,但是博主本着学习算法的基本原理,所以不用函数自己根据滤波原理写代码。本设计是在上一篇RGB转Gray后的灰度图进行滤波处理。
添加噪声污染函数
g = imnoise(I,type,parameters)
g=imnoise(f,'salt & pepper',d)用椒盐噪声污染图像f,其中d是噪声密度(即包括噪声值的图像区域的百分比)。因此,大约有d*numel(f)个像素受到影响。默认的噪声密度为0.05。
本设计只用到了对椒盐噪声的处理,所以仅记录这一种噪声的添加。
均值滤波代码
%Mean Filter
clc;
clear all;
close all; RGB_data = imread('lena.jpg'); R_data = RGB_data(:,:,);
G_data = RGB_data(:,:,);
B_data = RGB_data(:,:,); %imshow(RGB_data); [ROW,COL, DIM] = size(RGB_data); Y_data = zeros(ROW,COL);
Cb_data = zeros(ROW,COL);
Cr_data = zeros(ROW,COL);
Gray_data = RGB_data; for r = :ROW
for c = :COL
Y_data(r, c) = 0.299*R_data(r, c) + 0.587*G_data(r, c) + 0.114*B_data(r, c);
Cb_data(r, c) = -0.172*R_data(r, c) - 0.339*G_data(r, c) + 0.511*B_data(r, c) + ;
Cr_data(r, c) = 0.511*R_data(r, c) - 0.428*G_data(r, c) - 0.083*B_data(r, c) + ;
end
end Gray_data(:,:,)=Y_data;
Gray_data(:,:,)=Y_data;
Gray_data(:,:,)=Y_data; figure;
imshow(Gray_data); %Gray Mean Filter Gray_data = im2double(Gray_data);
imgn = imnoise(Gray_data,'salt & pepper',0.05); %imgn = Gray_data; figure;
imshow(imgn); for r = ::ROW-
for c = ::COL-
Mean_Img(r,c) = (imgn(r-, c-) + imgn(r-, c) + imgn(r-, c+) + imgn(r, c-) + imgn(r, c) + imgn(r, c+) + imgn(r+, c-) + imgn(r+, c) + imgn(r+, c+)) / ;
end
end figure;
imshow(Mean_Img);
处理前后图片结果比较

Gray lena

Mean_Filter lena
从处理前后的图片中可以看到处理过后的图片变模糊了一些,这是因为均值滤波就是将图像做平滑处理,像素值高的像素会被拉低,像素值低像素会被拉高,趋向于一个平均值,所以图像会变模糊一些。

加入椒盐噪声后的lena

加入椒盐噪声后Mean_Filter lena
椒盐噪声(salt & pepper noise)是数字图像的一个常见噪声,所谓椒盐,椒就是黑,盐就是白,椒盐噪声就是在图像上随机出现黑色白色的像素。椒盐噪声是一种因为信号脉冲强度引起的噪声。这里可以看出均值滤波对虽然是对图像进行平滑处理,但是对椒盐噪声基本无作用,要对椒盐噪声处理就要用中值滤波了,博主下一篇再接着做。

转载请注明出处:NingHeChuan(宁河川)
个人微信订阅号:开源FPGA
如果你想及时收到个人撰写的博文推送,可以扫描左边二维码(或者长按识别二维码)关注个人微信订阅号
知乎ID:NingHeChuan
微博ID:NingHeChuan
原文地址:https://www.cnblogs.com/ninghechuan/p/9526100.html
基于MATLAB的均值滤波算法实现的更多相关文章
- 基于FPGA的均值滤波算法实现
我们为了实现动态图像的滤波算法,用串口发送图像数据到FPGA开发板,经FPGA进行图像处理算法后,动态显示到VGA显示屏上,前面我们把硬件平台已经搭建完成了,后面我们将利用这个硬件基础平台上来实现基于 ...
- 基于FPGA的均值滤波算法的实现
前面实现了基于FPGA的彩色图像转灰度处理,减小了图像的体积,但是其中还是存在许多噪声,会影响图像的边缘检测,所以这一篇就要消除这些噪声,基于灰度图像进行图像的滤波处理,为图像的边缘检测做好夯实基础. ...
- 基于MATLAB的人脸识别算法的研究
基于MATLAB的人脸识别算法的研究 作者:lee神 现如今机器视觉越来越盛行,从智能交通系统的车辆识别,车牌识别到交通标牌的识别:从智能手机的人脸识别的性别识别:如今无人驾驶汽车更是应用了大量的机器 ...
- 基于MATLAB的腐蚀膨胀算法实现
本篇文章要分享的是基于MATLAB的腐蚀膨胀算法实现,腐蚀膨胀是形态学图像处理的基础,腐蚀在二值图像的基础上做“收缩”或“细化”操作,膨胀在二值图像的基础上做“加长”或“变粗”的操作. 什么是二值图像 ...
- 基于MATLAB的Sobel边缘检测算法实现
图像边缘就是图像灰度值突变的地方,也就是图像在该部分的像素值变化速度非常之快,就比如在坐标轴上一条曲线有刚开始的平滑突然来个大转弯,在变化出的导数非常大. Sobel算子主要用作边缘检测,它是一离散型 ...
- 非局部均值滤波算法的python实现
如题,比opencv自带的实现效果好 #coding:utf8 import cv2 import numpy as np def psnr(A, B): return 10*np.log(255*2 ...
- 基于FPGA的中值滤波算法实现
在这一篇开篇之前,我需要解决一个问题,上一篇我们实现了基于FPGA的均值滤波算法的实现,最后的显示效果图上发现有一些黑白色的斑点,我以为是椒盐噪声,然后在做基于FPGA的中值滤波算法的实验时,我发现黑 ...
- 基于FPGA的腐蚀膨胀算法实现
本篇文章我要写的是基于的腐蚀膨胀算法实现,腐蚀膨胀是形态学图像处理的基础,,腐蚀在二值图像的基础上做"收缩"或"细化"操作,膨胀在二值图像的基础上做" ...
- 图像处理之均值滤波介绍及C算法实现
1 均值滤波介绍 滤波是滤波是将信号中特定波段频率滤除的操作,是从含有干扰的接收信号中提取有用信号的一种技术. 均值滤波是典型的线性滤波算法,它是指在图像上对目标像素给一个模板,该模板包括了其周围的临 ...
随机推荐
- urllib.parse.urldefrag(url)的解释
引自https://www.cnblogs.com/ublue/articles/4471210.html 1.URL hash(片段标识符) 任一带#的URL称为片段URL(通常称为URL hash ...
- SearchEngine Note
[SearchEngine Note] 1.查全率. 2.查准率. 3.查全率与查准率的关系. 4.四大系统. 5.权威性网页反向链接多.网页的平均出席为25.7,即平均每一个网页含有25.7个指向其 ...
- tf.cast()
一.函数 tf.cast() cast( x, dtype, name=None ) 将x的数据格式转化成dtype.例如,原来x的数据格式是bool, 那么将其转化成float以后,就能够将其转化成 ...
- java非常好用的读取文件的流的代码
学过java的都知道java中有非常多的读取文件流的操作.这个要回到javase的io操作了.io流说实话,初学者学的肯定会非常混乱,那么多流,什么输入流,输出流,什么文件流,什么字节流,等等.我在这 ...
- Codeforces Beta Round#2
Codeforces Beta Round#2 http://codeforces.com/contest/2 A 模拟题 #include<bits/stdc++.h> using na ...
- The Closest M Points
The Closest M Points http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4347 参考博客:https://blog.csdn.net/acdre ...
- 转)TNS协议--翻译自《The Oracle Hackers Handbook》
在开发源工具解决Oracle中的问题时,必须了解TNS协议.在努力理解TNS协议的时候,Oracle JDBC驱动程序(classes12.zip)会是一个很有用的资源TNS头. 每个TNS包都有一个 ...
- [udemy]WebDevelopment_How the Internet Works
Browsing the web Enter google.com, who is this google.com This question gets asked all the way down ...
- php5.3 延迟静态绑定 static关键字
//传统模式 --这段代码能很好工作,但大量的重复代码很烦人,不想为每个DomainObject子类都创建这段相同代码吧? /* abstract class DomainObject{} class ...
- 什么是maven,jar包的查找过程?
1.什么是maven? Maven项目对象模型(POM),可以通过一小段描述信息来管理项目的构建,报告和文档的项目管理工具软件. 2.什么是项目管理工具? 就是SVN.对于SVN的介绍见我的上一篇博客 ...