MatLab 自编的 均值滤波、中值滤波、高斯滤波 图像处理函数（转） 虽然 matlab 里面有这些函数，但是要求自己编写，计算机视觉上有这 个实验，是别人编写的。别人到网上找了半天才零散的找到一些碎片， 整理以后发上来的！ MatLab 自编的均值滤波、中值滤波、高斯滤波 图像处理函数。 %自编的均值滤波函数。x 是需要滤波的图像,n 是模板大小(即 n×n) function d=avefilt(x,n) a(1:n,1:n)=1; %a 即 n×n 模板,元素全是 1 p=size(x); %输入图像是 p×q 的,且 p>n,q>n x1=double(x); x2=x1; %A(a:b,c:d)表示 A 矩阵的第 a 到 b 行,第 c 到 d 列的所有元素 for i=1:p(1)-n+1 for j=1:p(2)-n+1 c=x1(i:i+(n-1),j:j+(n-1)).*a; %取出 x1 中从(i,j)开始的 n 行 n 列元素 与模板相乘 s=sum(sum(c)); %求 c 矩阵(即模板)中各元素之和 x2(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2)=s/(n*n); %将模板各元素的均值赋给模板 中心位置的元素 end end %未被赋值的元素取原值 d=uint8(x2); %自编的中值滤波函数。x 是需要滤波的图像,n 是模板大小(即 n×n) function d=midfilt(x,n) 

p=size(x); %输入图像是 p×q 的,且 p>n,q>n x1=double(x); x2=x1; for i=1:p(1)-n+1 for j=1:p(2)-n+1 c=x1(i:i+(n-1),j:j+(n-1)); %取出 x1 中从(i,j)开始的 n 行 n 列元素, 即模板(n×n 的) e=c(1,:); for u=2:n %是 c 矩阵的第一行 e=[e,c(u,:)]; %将 c 矩阵变为一个行矩阵 end mm=median(e); %mm 是中值 x2(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2)=mm; %将模板各元素的中值赋给模板中 心位置的元素 end end %未被赋值的元素取原值 d=uint8(x2); %自编的高斯滤波函数，S 是需要滤波的图象，n 是均值，k 是方差 function d=gaussfilt(k,n,s) Img = double(s); n1=floor((n+1)/2);%计算图象中心 for i=1:n for j=1:n b(i,j) =exp(-((i-n1)^2+(j-n1)^2)/(4*k))/(4*pi*k); end end %生成高斯序列 b。 

Img1=conv2(Img,b,'same'); %用生成的高斯序列卷积运算，进行高斯滤 波 d=uint8(Img1); %此为程序主文件，包含主要功能单元，以及对子函数进行调用 try %实验步骤一：彩色、灰度变换 h=imread('photo.jpg'); %读入彩色图片 c=rgb2gray(h); %把彩色图片转化成灰度图片，256 级 figure,imshow(c),title('原始图象'); %显示原始图象 g=imnoise(c,'gaussian',0.1,0.002); %加入高斯噪声 figure,imshow(g),title('加入高斯噪声之后的图象'); %显示加入高斯噪声 之后的图象 %实验步骤二：用系统预定义滤波器进行均值滤波 n=input('请输入均值滤波器模板大小\n'); A=fspecial('average',n); %生成系统预定义的 3X3 滤波器 Y=filter2(A,g)/255; %用生成的滤波器进行滤波,并归一化 figure,imshow(Y),title('用系统函数进行均值滤波后的结果'); %显示滤 波后的图象 %实验步骤三:用自己的编写的函数进行均值滤波 Y2=avefilt(g,n); %调用自编函数进行均值滤波，n 为模板大小 figure,imshow(Y2),title('用自己的编写的函数进行均值滤波之后的结果 '); %显示滤波后的图象 

%实验步骤四:用 Matlab 系统函数进行中值滤波 n2=input('请输入中值滤波的模板的大小\n'); Y3=medfilt2(g,[n2 n2]); %调用系统函数进行中值滤波，n2 为模板大 小 figure,imshow(Y3),title('用 Matlab 系统函数进行中值滤波之后的结果 '); %显示滤波后的图象 %实验步骤五:用自己的编写的函数进行中值滤波 Y4=midfilt(g,n2); %调用自己编写的函数进行中值滤波， figure,imshow(Y4),title('用自己编写的函数进行中值滤波之后的结果'); %实验步骤六:用 matlab 系统函数进行高斯滤波 n3=input('请输入高斯滤波器的均值\n'); k=input('请输入高斯滤波器的方差\n'); A2=fspecial('gaussian',k,n3); %生成高斯序列 Y5=filter2(A2,g)/255; %用生成的高斯序列进行滤波 figure,imshow(Y5),title('用 Matlab 函数进行高斯滤波之后的结果'); % 显示滤波后的图象 %实验步骤七:用自己编写的函数进行高斯滤波 Y6=gaussfilt(n3,k,g); %调用自己编写的函数进行高斯滤波，n3 为均值， k 为方差 figure,imshow(Y6),title('用自编函数进行高斯滤波之后的结果'); % 显示滤波后的图象 

catch %捕获异常 disp(lasterr); %如果程序有异常，输出 end