一：均值滤波怎么算的
均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标象素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身），再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标像素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身）。再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。均值滤波也称为线性滤波，其采用的主要方法为邻域平均法。线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值，即对待处理的当前像素点（x，y），选择一个模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点（x，y），作为处理后图像在该点上的灰度个g（x，y），即个g（x，y）=1/m ∑f（x，y） m为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。均值滤波本身存在着固有的缺陷，即它不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好地去除噪声点。
二：请问中值滤波与均值滤波各自的优缺点？
均值滤波：处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 ,也是图像处理技术中最常用的预处理技术。它在平滑脉冲噪声方面非常有效,同时它可以保护图像尖锐的边缘，选择适当的点来替代污染点的值，所以处理效果好。其中加权中值滤波能够改进中值滤波的边缘信号，使其良好保持效果。
三：什么是均值滤波器
均值滤波包括算术均值滤波、几何均值滤波、调和均值滤波、反调和均值滤波。你说的谐波均值滤波器应该就是调和均值滤波器吧。matlab自带的好像只有算术均值滤波，直接调用就可以了，
如w=fspecial('average',[3,3])就定义了一个3x3的算术均值滤波模板，然后再j=filter2（w,yuantu）就可得滤波后的图了。
四：编写用均值滤波去噪的matlab程序，用两种方法实现.（重谢）
方法一：filter2
clear all;
I=imread('lena.bmp');
%读入预处理图像
imshow(I)
%显示预处理图像
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
figure,imshow(K1)
figure,imshow(K2)
figure,imshow(K3)
方法二：双循环语句，移动平均法
%均值滤波
clc,clear;
f=imread('lena.bmp');
subplot(121),imshow(f),title('原图');
f1=imnoise(f,'gaussian',0.002,0.0008);
%subplot(222),imshow(f1),title('添加高斯噪声图');
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);
for i=1:M-3
for j=1:N-3
funBox=抚(i:i+3,j:j+3);
s=sum(funBox(:));
h=s/9;
Y(i+k1,j+k2)=h;
end;
end;
Y=Y/255;
subplot(122),imshow(Y),title('均值滤波');
实现图：
五：matlab调和均值滤波器
function y = harmonic(x) %声明这个函数（假设x是一行向量）
bad = find(x == 0); %bad是找出x为零项所在的列数
newx = x; %newx与x相等
newx(bad) = []; %除掉newx中的0，如原来为0,1,2,3,运行后为1,2,3,
newx_adj = 1 ./ newx; %取倒数
mysum = sum(newx_adj(:)); %newx_adj 元素和存储在mysum里
y = prod(size(x)) / mysum; %size(x)是指这个矩阵的大小如x=[0,1,3,5,7],运行后结果为1,5，prod的意思是连乘，就是1*5，那么结果就是5/mysum的值
六：simulink中均值滤波器怎么设计
，你需要哪些？
七：高斯滤波、均值滤波、中值滤波、最小均方差滤波、Gabor滤波的优缺点是什么？？。
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。矩形滤波器(Averaging Box Filter)对这个二维矢量的每一个分量进行独立的平滑处理。通过计算和转化 ,得到一幅单位矢量图。这个 512×512的矢量图被划分成一个 8×8的小区域 ,再在每一个小区域中 ,统计这个区域内的主要方向 ,亦即将对该区域内点方向数进行统计,最多的方向作为区域的主方向。于是就得到了一个新的64×64的矢量图。这个新的矢量图还可以采用一个 3×3模板进行进一步的平滑。
均值滤波
把每个像素都用周围的8个像素来做均值操作。可以平滑图像，速度快，算法简单。但是无法去掉噪声，这能微弱的减弱它。
中值滤波
常用的非线性滤波方法 ,也是图像处理技术中最常用的预处理技术。它在平滑脉冲噪声方面非常有效,同时它可以保护图像尖锐的边缘。加权中值滤波能够改进中值滤波的边缘信号保持效果。但对方向性很强的指纹图像进行滤波处理时 ,有必要引入方向信息,即利用指纹方向图来指导中值滤波的进行。
最小均方差滤波器
亦称维纳滤波器,其设计思想是使输入信号乘响应后的输出,与期望输出的均方误差为最小。
Gabor滤波
Gabor变换是英国物理学家 Gabor提出来的,由“测不准原理”可知,它具有最小的时频窗,即Gab贰r函数能做到具有最精确的时间-频率的局部化；另外, Gabor函数与哺乳动物的视觉感受野相当吻合,这一点对研究图像特征检测或空间频率滤波非常有用。恰当的选择其参数, Gabor变换可以出色地进行图像分割、识别与理解。如文献提出的基于Gabor滤波器的增强算法。
扫一扫手机访问
