作业帮matlab的矢量中值滤波进行背景减除法的程序
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/05/17 08:53:58
%%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
模mod不知此模是否是你需要的模det（）是求行列式的函数
%%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
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
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
a=[x1,x2,x3]b=[y1,y2,y3]'%或b=[y1;y2;y3]c=a*b=x1y1+x2y2+x3y3有专门的函数cross矢量叉乘dot矢量点乘你查一下MATLAB的帮助,里面有详细
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
给你个提示,最好自己去动手1先建立高斯算子fspecial2滤波imfilte
imshow是用来显示图片的,如>>I=imread('moon.tif');>>figure,imshow(I);而有时为了数据处理,要把读取的图片信息转化为更高的精度,>>I=double(imr
用matlab,中值滤波函数B=medfilt2（A）;均值滤波是用卷积实现的.设置一个3x3的矩阵,每个元素都是1/9.B=filter2（B,A）%实际上filter2函数就是进行了一次2维卷积.
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.
冈萨雷斯版<图像处理>里面的解释非常形象：一个恰当的比喻是将傅里叶变换比作一个玻璃棱镜.棱镜是可以将光分解为不同颜色的物理仪器,每个成分的颜色由波长（或频率）来决定.傅里叶变换可以看作是数
1171817111718171111151111115551111155511111555117115551171155511111555181115551818115111111151111111
直观上看,它会使图像变的模糊,平滑.使不同颜色或灰度间有一定的过度,棱角分明的图像模糊化
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;
%这个问题我已经回答过了,下面是我以前的回复clearN=200;%取200个数w(1)=0;w=randn(1,N);%产生一个1×N的行向量,第一个数为0,w为过程噪声（其和后边的v在卡尔曼理论里
I=[1718171111151111115551171155518181151111811511511115111117181711];[MN]=size(I);I1=zeros(M,N);fori
电源滤波是通过电容的冲放电来完成的,整流出来的电源都是脉动的直流,电容就是把脉动的直流,变成平滑的直流,只有这样,数字电路才能可靠正常稳定的工作