一、目的
实现算术均值滤波器、几何均值滤波器、中值滤波器、修正的阿尔法均值滤波器、自适应中值滤波器，并比较不同滤波器的降噪结果。
二、代码
代码的思路如下：
（1）先对原始的电路图先后进行加高斯噪声和椒盐噪声；之后设置滤波器的模板大小为5*5，分别对被噪声污染的图像进行算术均值、几何均值、中值、修正的阿尔法滤波，并输出图像，方便结果比较。
（2）为了比较中值滤波器和自适应中值滤波器的滤波结果，先对原始电路图添加椒盐噪声；接着对噪声图像进行模板大小为5*5的中值滤波；最后对噪声图像进行最大模板为5*5的自适应中值滤波，分别输出滤波后的图像，比较结果。
代码具体实现如下：
%******************************************************% %目的：比较几种不同均值滤波器和自适应中值滤波器的去噪声效果 %日期：2018.5.18 %******************************************************% %读入图像 img = imread('img.tif'); figure; subplot(1,3,1); imshow(img); title('原始图像'); %分别添加加入高斯噪声和椒盐噪声 f1 = imnoise(img,'gaussian'); subplot(1,3,2) imshow(f1); title('添加高斯噪声'); f2 = imnoise(f1,'salt & pepper'); subplot(1,3,3) imshow(f2); title('再添加椒盐噪声'); f2 = double(f2); [M,N] = size(f2); %%%%比较几种均值滤波器及中值滤波器的滤波结果%%%%%% %算术均值滤波器 n = 5; %模板大小 f11 = f2; for i = 1:M-n+1 for j = 1:N-n+1 g1 = f2(i:i+n-1,j:j+n-1); s1 = sum(sum(g1)); %中心点的值用子图像的算术均值代替 f11(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2) = s1/(n*n); end end img1 = uint8(f11); figure; subplot(1,2,1); imshow(img1); title('算术均值滤波结果'); %几何均值滤波器 n = 5; %模板大小 f21 = f2 + ones(M,N); %防止有个像素点为0而导致乘积为0 f12 = f21; for i = 1:M-n+1 for j = 1:N-n+1 g2 = f21(i:i+n-1,j:j+n-1); s2 = prod(g2(:)); %中心点的值用子图像的几何均值代替 f12(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2) = s2.^(1/numel(g2)); end end img2 = uint8(f12); subplot(1,2,2); imshow(img2); title('几何均值滤波结果'); %中值滤波器 img3 = uint8(medfilt2(f2,[5 5])); figure; subplot(1,2,1); imshow(img3); title('中值滤波结果'); %修正的阿尔法均值滤波器 n = 5; %模板大小 d = 5; %去掉最值灰度值的个数 f13 = f2; for i = 1:M-n+1 for j = 1:N-n+1 g3 = f2(i:i+n-1,j:j+n-1); g3 = sort(g3(:)); %对邻域内的像素点进行排序 min_num = ceil(d/2); %去掉最小灰度值的个数 max_num = floor(d/2); %去掉最大灰度值的个数 %去掉d个最值灰度级后求算术均值 g3(1:min_num) = zeros(min_num,1); g3(n-max_num+1:n) = zeros(max_num,1); s3 = sum(g3); %中心点的值用子图像的算术均值代替 f13(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2) = s3/(n*n-d); end end img4 = uint8(f13); subplot(1,2,2); imshow(img4); title('修正的阿尔法均值滤波结果'); %%%%%%%比较中值滤波器及自适应中值滤波器的滤波结果%%%%%%% f2 = imnoise(img,'salt & pepper'); figure; subplot(1,4,1); imshow(img); title('原图'); subplot(1,4,2); imshow(f2); title('添加椒盐噪声的图像'); %中值滤波器 img5 = uint8(medfilt2(f2,[5 5])); subplot(1,4,3); imshow(img5); title('中值滤波结果'); %自适应中值滤波器 f14 = f2; alreadyPro = false(size(f2)); %看是否完成进程 Smax=5; %最大窗口尺寸 for s = 3:2:Smax %起始窗口尺寸设为3 %得到特定的灰度值 zmin = ordfilt2(f2, 1, ones(s, s), 'symmetric'); zmax = ordfilt2(f2, s * s, ones(s, s), 'symmetric'); zmed = medfilt2(f2, [s s], 'symmetric'); %进程B processB = (zmed > zmin) & (zmax > zmed) & ~alreadyPro; %进程A processA = (f2 > zmin) & (zmax > f2); outZxy = processB & processA; outZmed = processB & ~processA; f14(outZxy) = f2(outZxy); f14(outZmed) = zmed(outZmed); alreadyPro = alreadyPro | processB; if all(alreadyPro(:)) break; end end f14(~alreadyPro) = zmed(~alreadyPro); img6 = uint8(f14); subplot(1,4,4); imshow(img6); title('自适应中值滤波结果'); 三、结果分析
得到的结果如下：
文章来源: 几种常见空间滤波器MATLAB实现