matlab-----均值濾波函數的實現

均值濾波的原理是對圖像以一個區域（方形，圓形）等為模板，對該區域內的數據求平均后賦值給區域的中心

這種濾波方式原理簡單，但是在濾波的同時會造成圖像模糊。

本文將嘗試對matlab中的filter2()均值函數用自定義函數averfilter()實現。

 

%x是需要濾波的圖像,n是模板大小(即n×n)
function d=averfilter(x,n)   
a(1:n,1:n)=1;   %a即n×n模板,元素全是1
[height, width]=size(x);   %輸入圖像是hightxwidth的,且hight>n,width>n
x1=double(x);
x2=x1;
for i=1:height-n+1
    for j=1:width-n+1
        c=x1(i:i+(n-1),j:j+(n-1)).*a; %取出x1中從(i,j)開始的n行n列元素與模板相乘
        s=sum(sum(c));                 %求c矩陣中各元素之和
        x2(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2)=s/(n*n); %將與模板運算后的各元素的均值賦給模板中心位置的元素
    end
end
%未被賦值的元素取原值
d=uint8(x2);

原始彩色圖apple.bmp如下：

轉換后的灰度圖如下：

加入高斯噪聲的灰度圖如下：

接下來將比較matlab自帶filter2()均值函數和自定義的均值函數averfilter()的濾波效果：

matlab自帶的filter2()測試代碼如下：

A=fspecial('average'); %生成系統預定義的3X3濾波器
Y=filter2(A,g)/255;           %用生成的濾波器進行濾波,並歸一化
figure,imshow(Y),title('用系統函數進行均值濾波后的結果'); %顯示濾波后的圖象

結果圖：

使用自己定義的均值濾波函數averfilter()進行測試:

Y2=averfilter(g,n);     %調用自編函數進行均值濾波，n為模板大小
 figure,imshow(Y2),title('用自己的編寫的函數進行均值濾波之后的結果'); %顯示濾波后的圖象

 

 

其中自定義均值濾波函數averfilter()的matlab實現代碼為:

%x是需要濾波的圖像,n是模板大小(即n×n)
function d=averfilter(x,n)   
a(1:n,1:n)=1;   %a即n×n模板,元素全是1
[height, width]=size(x);   %輸入圖像是hightxwidth的,且hight>n,width>n
x1=double(x);
x2=x1;
for i=1:height-n+1
    for j=1:width-n+1
        c=x1(i:i+(n-1),j:j+(n-1)).*a; %取出x1中從(i,j)開始的n行n列元素與模板相乘
        s=sum(sum(c));                 %求c矩陣中各元素之和
        x2(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2)=s/(n*n); %將與模板運算后的各元素的均值賦給模板中心位置的元素
    end
end
%未被賦值的元素取原值
d=uint8(x2);

結果圖如下：

顯然比較filter2()和自定義的averfilter()函數其濾波結果是基本一致的，這說明我們對於均值濾波的

matlab實現是成功的。文中的圖片效果不是太好，如果需要原圖的讀者請給我發郵件[e-mail]