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1、均值滤波matlab程序代码%均值滤波 %方法一：filter2 clear all; figure I=rgb2gray(imread(132.jpg); I=imnoise(I,salt& pepper,0.1); %加入椒盐噪声 K1=filter2(fspecial(average,3),I)/255; %进行3*3均值滤波 K2=filter2(fspecial(average,5),I)/255; %进行5*5均值滤波 K3=filter2(fspecial(average,7),I)/255; %进行7*7均值滤波 subplot(2,2,1),imshow(I),title(椒
2、盐噪声图); %显示原图像 subplot(2,2,2),imshow(K1),title(3*3均值滤波图像); subplot(2,2,3),imshow(K2),title(5*5均值滤波图像); subplot(2,2,4),imshow(K3),title(7*7均值滤波图像); %方法二 双循环语句，移动平均法 %均值滤波 clc,clear; figure f=rgb2gray(imread(132.jpg); subplot(2,2,1),imshow(f),title(原图); f1=imnoise(f,gaussian,0.002,0.0008); subplot(2,2,2),imshow(f1),title(高斯噪声图); k1=floor(3/2)+1; k2=floor(3/2)+1; X=f1; M,N=size(X); uint8 Y=zeros(M,N); funBox=zeros(3,3); fori=1:M-3 for j=1:N-3 funBox=X(i:i+3,j:j+3); s=sum(funBox(:); h=s/16; Y(i+k1,j+k2)=h; end; end; Y=Y/255; subplot(2,2,3),imshow(Y),title(均值滤波图);
