均值滤波 主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。有效抑制加性噪声。缺点：容易引起图像模糊，可以对其进行改进，主要避开对景物边缘的平滑处理。 均值滤波器的缺点是存在着边缘模糊的问题。对椒盐噪声不起作用 P5 ...

= fspecial('gaussian',[5 5],sigma1); %高斯滤波blur=imfilte ...

Gauss滤波快速实现方法（转） 　　二维高斯函数具有旋转对称性，处理后不会对哪一个方向上的边缘进行了过多的滤波，因此相对其他滤波器，具有无法比拟的优越性。但是传统Gauss滤波随着图像尺寸的增加，运算复杂度呈平方上涨，因此需要对其优化改进。下面，分别介绍传统型，分解型和递归迭代 ...

原文链接：https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/46826105 核心提示 在Matlab中高斯滤波非常方便，主要涉及到下面两个函数： 函数： fspecial 函数： imfilter ...

% 高斯-赛尔德迭代法clc;clear;% 第一小题% A=[1 0.4 0.4% 0.4 1 0.8% 0.4 0.8 1];% b=[ 1% 2 % 3]; % 第二小题 A=[ 1 2 -2 1 1 1 2 2 1]; b ...

一. 高斯滤波 高斯滤波是一种线性平滑滤波器，对于服从正态分布的噪声有很好的抑制作用。在实际场景中，我们通常会假定图像包含的噪声为高斯白噪声，所以在许多实际应用的预处理部分，都会采用高斯滤波抑制噪声。 高斯滤波和均值滤波一样，都是利用一个掩膜和图像进行卷积求解 ...

1、角度和弧度之间的转换公式？ 设角度为 angle，弧度为 radian radian = angle * pi / 180; angle = radian * 180 / pi; 所以在matlab中经常设置一个参数，用于角度与弧度之间的转换：deg_rad=0.01745329252e0 ...

形态学滤波最基本的两个形态学操作是腐蚀和膨胀，其他的高级形态学操作是基于这两个基本的形态学操作进行的，比如开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽、黑帽等。 需要注意的是，在Matlab中，亮值是目标物，暗值是背景点。 先上结果： 代码： %% 形态学去噪 P ...