均值滤波去噪matlab

g=imnoise(c,'gaussian',0,0.01);%加入高斯噪声这句没法运行吗?我机子上可以啊,这句是对的再问：我又试了一下，现在显示请输入高斯滤波器的方差1（回车）Undefinedfu

%%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

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

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

高斯权重C,应用到当前像素的范围,和前面I类似再问：（（1:6）+5，（1:6）+5）那具体算出来是哪个范围matlab没有用过，求帮忙...谢了

%%%%%%%%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

你好,帮你写了个,好的话请采纳,谢谢clear,clc;closeall;Fs=200;F1=5;F2=20;F3=50;Datalength=200;SignalAmp=10;NoiseAmp=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

你是问为什么不是小数吗?由于模板大小限制,这些处理都是离散的,模板越大这些就越接近正确结果.其实你想想,如果一个小小的3*3模板你用小数做根本没意义的,计算精度没提高徒增计算时间.高斯滤波模板3*35

filter2改成imfilter再问：还是不行啊h1=fspecial('gaussian',0,0.3)g2=imfilter(h1,g1,'same')figure(2);imshow(g2);

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

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.

mean（）std()用这两个函数

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;

function[center,U,obj_fcn]=FCMClust(data,cluster_n,options)%FCMClust.m采用模糊C均值对数据集data聚为cluster_n类%%用