文档介绍：数字图像处理实验实验三 中值滤波器实验目的●深入理解空域滤波的概念,掌握模板卷积的计算方法●掌握中值滤波器的构建方法,并会中值滤波器对图像进行噪声去除。,将lena图像转换为灰度图,。,所用模板为3*3的中值滤波器。*5的中值滤波器重做3中的步骤,比较结果的不同。实验原理在图像处理中,在进行如边缘检测这样的进一步处理之前,通常需要首先进行一定程度的降噪。中值滤波是一种非线性数字滤波器技术,经常用于去除图像或者其它信号中的噪声。这个设计思想就是检查输入信号中的采样并判断它是否代表了信号,使用奇数个采样组成的观察窗实现这项功能。观察窗口中的数值进行排序,位于观察窗中间的中值作为输出。然后,丢弃最早的值,取得新的采样,重复上面的计算过程。中值滤波是图像处理中的一个常用步骤,它对于斑点噪声(en:specklenoise)和椒盐噪声(en:salt-and-peppernoise)来说尤其有用。保存边缘的特性使它在不希望出现边缘模糊的场合也很有用。,直接调用函数即可实现本实验。、模板半径不同的中值滤波器进行实验,用控制变量法观察噪声方差、中值滤波器模板半径对滤波效果的影响。,体会中值滤波器对不同噪声的滤波效果。,为了方便,不考虑图像边缘滤波,这样程序编写较为方便,而另一方面,图像的滤波不彻底,其边缘噪声不能滤去。:learall%读入位于D盘\tuxiang的lena图像A=imread('D:\tuxiang\');%将读入的彩色图像转化为灰度图像B=rgb2gray(A);%=imnoise(B,'salt&pepper',);F=imnoise(B,'salt&pepper',);%对图像加入均值为0,=imnoise(B,'gaussian',0,);%用模板为3*3的中值滤波器对噪声污染后的图像进行空间滤波D=medfilt2(C,[3,3]);G=medfilt2(F,[3,3]);J=medfilt2(I,[3,3]);%用模板为5*5的中值滤波器对噪声污染后的图像进行空间滤波E=medfilt2(C,[5,5]);H=medfilt2(F,[5,5]);K=medfilt2(I,[5,5]);%绘制原始图像figuresubplot(2,2,1);imshow(B);title('原始图像');%绘制被噪声污染的图像subplot(2,2,2);imshow(C);title('');%绘制用3*3模板的中值滤波器滤波后的图像subplot(2,2,3);imshow(D);title('3*3模板滤波后的后的图像');%绘制用5*5模板的中值滤波器滤波后的图像subplot(2,2,4);imshow(E);title('5*5模板滤波后的后的图像');%绘制原始图像figuresubplot(2,2,1);imshow(B);title('原始图像');%绘制被噪声污染的图像subplot(2,2,2);imshow(F);title('');%绘制用3*3模板的中值滤波器滤波后的图像subplot(2,2,3);imshow(G);title('3*3模板滤波后的后的图像');%绘制用5*5模板的中值滤波器滤波后的图像subplot(2,2,4);imshow(H);title('5*5模板滤波后的后的图像');%绘制原始图像figuresubplot(2,2,1);imshow(B);title('原始图像');%绘制被噪声污染的图像subplot(2,2,2);imshow(I);title('均值为0、');%绘制用3*3模板的中值滤波器滤波后的图像subplot(2,2,3);imshow(J);title('3*3模板滤波后的后的图像');%绘制用5*5模板的中值滤波器滤波后的图像subplot(2,2,4);imshow(K);title('5*5模板滤波后的后的图像');:learallrow=512;%图像的行像素点col=512;%图像的列