一、摘要 除了采用编程的方法实现滤波器之外，Matlab中自带工具箱FDATool也能很方便快速的实现滤波器的设计。另外FPGA、DSP等实现数字滤波器算法时，经常要用到滤波器系数，采用FDATool工具箱也能快速的得到滤波器系数。二、实验平台 Matlab7.1三、实现步骤3.1 滤波器指标若需要设计一个16阶的FIR滤波器（h(0)=0），给定的参数如下：(1) 低通滤
前面的高斯滤波和均值滤波都是线性滤波器，在数字图像处理中，凡是算子（kernel）可以显式的写出来的滤波器，都是线性滤波器，比如高斯算子，sobel算子，拉普拉斯算子等。这种滤波器对图像的处理效果从算子上就能一眼看出来，可以这么说，每个线性算子其实就是一个线性系统，这个系统对图像中的每一个pixel都做了相同的运算。
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2024-08-11 15:17:47
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急。如何用MATLAB构建理想低通滤波器，巴特沃斯低知道多少说多少哈 而且金币不多 希望大虾帮忙看够了，听够了，烦够了，什么都不想在去想了，小编累了。比如你要处理的信号叫x(n),是一个N点的序列。 理想低通滤波器最简单，先对x(n)做FFT，得到频域特性X(k)，然后把高频部分的数据改为0，最后在用IFFT变换转换到时域，就是理想滤波了，因为高频完全被抹掉了，而低频信息丝毫不变。遥感图像处理中的
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2024-06-06 07:37:19
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既然排序过程是图像中值滤波处理的瓶颈，能不能抛开它，用其它手段实现呢？这就是本文要探讨的问题。有朋友可能会有疑问，不排序怎么获取中间值呢，是否采用网上有些文章介绍的近似值来代替？不，本文介绍的方法决不是近似中间值，而是的的确确的“精确”中间值。 我是自学统计大专毕业，图像中值滤波中的中间值。在统计学中叫做中位数，是平均数指标
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2024-08-06 19:13:19
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% %图像灰度变换
% f = imread('E:\2013第一学期课程\媒体计算\实验一\Img\Fig0303(a)(breast).tif');
% g1 = imadjust(f, [0 1], [1 0]);
% g2 = imadjust(f, [0.5 0.75], [0 1]);
% g3 = imadjust(f,[],[],2);
% subplot(2,2,1), ims
提出原因常规的中值滤波器，在噪声的密度不是很大的情况下（根据经验，噪声的出现的概率小于0.2），效果不错。但是当概率出现的概率较高时，常规的中值滤波处理后，仍然具有噪声点，并丢失了细节和边缘，效果不是很好。目的*滤除椒盐噪声*平滑其他非脉冲噪声*尽可能的保护图像中细节信息，避免图像边缘的细化或者粗化。原理在模板窗口Sxy定义的滤波器区域内定义如下变量：Zmin=min(Sxy),模板窗口Sxy中的
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2024-04-01 09:31:52
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第4章 MATLAB图像滤波 4.1 线性滤波器的空间域设计法 4.1.1 简介 滤波是一种用来改变或增强图像的技术。例如，通过滤波可以强化或去除图像的某种特征，它能够处理图像的操作包括平滑、锐化、边缘增强等。滤波是一种邻域操作，在这种操作中，输出图像的像素点的值取决于输入图像某个邻域内的像素点的值。线性滤波中输出像素点的值是输入图像某个邻域内像素点的值的线性组合。 4.1.2 卷积 线性
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2024-05-24 19:10:09
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matlab平滑滤波和中值滤波程序glRasterPos2i(100,100); //定位当前光标
glutBitmapCharacter(GLUT_BITMAP_9_BY_15,'H'); //写字符"H"
glutBitmapCharacter(GLUT_BITMAP_9_BY_15,'e'); //写字符"e"
glutBitmapCharacter(GLUT_BITMAP_9_BY_15,
非线性滤波器在通常情况下没有特定的转移函数。一类比较重要的非线性滤波就是统计排序滤波器，统计排序滤波器即对窗口内的像素值进行排序并通过多路选择器选择使用排序后的值，例如中值滤波、最大/最小值滤波等。排序滤波器或者其组合，可以在很多图像处理的场合得到应用。用接近中间位置的排序值作为输出，进行图像的平滑滤波，能得到很好的噪声平滑性质，中值滤波对去除椒盐噪声十分有用，而形态学滤波中主要用到的算子就是最大
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2024-04-23 14:44:42
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1 cl;
2 img=imread('1.bmp');
3 img=double(img);
4 imshow(mat2gray(img));
5
6 [m n]=size(img);
7 imgn=zeros(m-3,n-3);
8 temp=[];
9 for i=1:m-3
10 for j=1:n-3
11 temp=img(i:i+
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2020-09-10 15:14:00
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matlab滤波器程序 这个matlab程序怎么编？(设计低通滤波器)1.1 实验目的 1.了解数字信号处理系统的一般构成； 2.掌握奈奎斯特抽样定理。 1.2 实验仪器 1.YBLD智能综合信号源测试仪 1台 2.双踪示波器 1台 3.MCOM-TG305数字信号处理与现代通信技术实验箱 1台 4.PC机(装有MATLAB、MCOM-TG305配套实验软件) 1台 1.3 实验原理 一个典型的D
一维： a=medfilt1(x,5); 二维 b=medfilt2(x0,[n,n]);
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2021-06-17 18:18:00
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基于MATLAB图像处理的中值滤波、均值滤波以及高斯滤波的实现与对比作者：lee神1.背景知识中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值.中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。
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2024-05-13 12:48:36
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文章目录中值滤波创建项目1、点击project -> new project，选择stm32芯片2、配置运行环境3、创建.s汇编文件汇编代码源码分析修改调试报错已解决1、more than one section matches selector - cannot all be first/last2、Error: L6218E: Undefined symbol main (referr
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2024-05-04 10:13:23
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本文主要包括以下内容 中值滤波及其改进算法图像锐化， 包括梯度算子、拉普拉斯算子、高提升滤波和高斯-拉普拉斯变换本章的典型囊例分析 对椒盐噪声的平滑效果比较Laplacian与LoG算子的锐化效果比较中值滤波中值滤波本质上是一种统计排序滤波器． 对于原图像中某点（i,j)， 中值滤波以该点为中心的邻域内的所有像素的统计排序中值作为（i, j） 点的响应． 中值不同于均值， 是指排序队列中位于中间
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2024-08-26 20:49:45
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算法分析 中值滤波中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值.中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。公式为（1），f(x,y)，g(x,y)分别为原始图像和处理后图像
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2024-03-20 10:34:24
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基于文章“用于图像处理的自适应中值滤波”的matlab代码如下：%commonfilt2_1.m
%一种自适应调整窗口，一种自适应滤波的算法
function [y]=commonfilt2_1(x)
TD = 9;%判断噪声点所用阈值
N1 = 0; %子块1中噪声点的个数
N2 = 0; %子块2中噪声点的个数
N3 = 0; %子块3中噪声点的个数
N4 = 0; %子块4中噪声点的个数
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2024-08-12 20:00:03
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一、自适应中值滤波（代码）function aOut = stPlus(aIn,f1,f2,st,stMax)
%这仅仅是 AdaMedFilter (自适应中值滤波函数) 的子函数
%这仅仅是一个附属函数/功能片段（有特定的功能，输入若干边界条件，输出一个具体的数值）
%输入aIn，需要滤波的图像，循环到的行数f1和列数f2，掩模版大小st，和掩模版最大值stMax
[ra,ca] = siz
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2024-02-24 02:03:57
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中值滤波中值滤波：是一种非线性数字滤波器技术， 用于降噪。理解：去一个模板，可为3 * 3, 5 * 5,n * n…每次从图像中取出模板大小的矩阵，将所有元素排序，取中间值放入木板的中心位置，再还原到原图中，以此类推扫描整个图像。可先对图像进行填充，填充函数：B = padarray(A,padsize,padval,direction)注释： 功能：填充图像或填充数组。 A：输入图像； B：填
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2023-12-15 06:19:44
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参考 进行个人附加修改
均值滤波和和中值滤波都可以起到平滑图像，滤去噪声的功能。均值滤波采用线性的方法，平均整个窗口范围内的像素值，均值滤波本身存在着固有的缺陷，即它不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好地去除噪声点。均值滤波对高斯噪声表现较好，对椒盐噪声表现较差。中值滤波采用非线性的方法，它在平滑脉冲噪声方面非常有效,同时它可以保护
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2024-03-20 10:14:49
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