平滑滤波代码（线性平滑滤波的基本原理）

本篇文章给大家谈谈平滑滤波代码，以及线性平滑滤波的基本原理对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、用MATLAB实现频域平滑滤波以及图像去噪代码
• 2、求MATLAB代码
• 3、高斯滤波器是怎样得到的？
• 4、matlab图像平滑处理，用邻域平均法和中值滤波法实现图像平滑处理。求源代码（要有注释）
• 5、求用matlab对图像进行频域增强（可选一种滤波器对图像平滑或者锐化都行）的代码

用MATLAB实现频域平滑滤波以及图像去噪代码

%%%%%%%%spatial frequency (SF) filtering by low pass filter%%%%%%%%

% the SF filter is unselective to orientation (doughnut-shaped in the SF

% domain).

[FileName,PathName,FilterIndex] = uigetfile ;

filename = fullfile(PathName, FileName) ;

[X map] = imread(filename, fmt); % read image

L = double(X); % transform to double

%%%%%%%%%%%%% need to add (-1)x+y to L

% calculate the number of points for FFT (power of 2)

fftsize = 2 .^ ceil(log2(size(L)));

% 2d fft

Y = fft2(X, fftsize(1), fftsize (2));

Y = fftshift(Y);

% obtain frequency (cycles/pixel)

f0 = floor([m n] / 2) + 1;

fy = ((m: -1: 1) - f0(1) + 1) / m;

fx = ((1: n) - f0(2)) / n;

[mfx mfy] = meshgrid(fx, fy);

% calculate radius

SF = sqrt(mfx .^ 2 + mfy .^ 2);

% SF-bandpass and orientation-unselective filter

filt = SF k0;

A_filtered = filt .* A; % SF filtering

L_filtered = real(ifft2(ifftshift(A_filtered))); % IFFT

L_filtered = L_filtered(1: size(L, 1), 1: size(L, 2));

%%%%%%%%%%need to add (-1)x + y to L_filtered

% show

figure(1);

clf reset;

colormap gray;

% plot image

subplot(2, 2, 1);

imagesc(L);

colorbar;

axis square;

set(gca, 'TickDir', 'out');

title('original image');

xlabel('x');

ylabel('y');

imwrite(L, fullfile(FilePath, 'original image.bmp'), 'bmp') ;

% plot amplitude

A = abs(A);

A = log10(A);

% spectral amplitude

subplot(2, 2, 2);

imagesc(fx, fy, A);

axis xy;

axis square;

set(gca, 'TickDir', 'out');

title('amplitude spectrum');

xlabel('fx (cyc/pix)');

ylabel('fy (cyc/pix)');

imwrite(A, fullfile(FilePath, 'amplitude spectrum.bmp'), 'bmp') ;

% filter in the SF domain

subplot(2, 2, 3);

imagesc(fx, fy, filt);

axis xy;

axis square;

set(gca, 'TickDir', 'out');

title('filter in the SF domain');

xlabel('fx (cyc/pix)');

ylabel('fy (cyc/pix)');

imwrite(filt, fullfile(FilePath, 'filter in SF.bmp'), 'bmp') ;

% filtered image

subplot(2, 2, 4);

imagesc(L_filtered);

colorbar;

axis square;

set(gca, 'TickDir', 'out');

title('filtered image');

xlabel('x');

ylabel('y');

imwrite(filtered, fullfile(FilePath, 'filtered image.bmp'), 'bmp');

%%%%%%%%%%%%%%%%%median filter%%%%%%%%%%%%%%%%

[FileName,PathName,FilterIndex] = uigetfile ;

filename = fullfile(PathName, FileName) ;

[LNoise map] = imread(filename, fmt); % read image

L = medfilt2(LNoise, [3 3]); % remove the noise with 3*3 block

figure ;

imshow(LNoise) ;

title('image before fitlering') ;

figure

imshow(L)

title('filtered image') ;

imwrite(FilePath, 'filtered image.bmp', bmp)

求MATLAB代码

MATLAB实用源代码

1图像的读取及旋转

A=imread('');%读取图像

subplot(2,2,1),imshow(A),title('原始图像');%输出图像

I=rgb2gray（A）;

subplot(2,2,2),imshow(A),title('灰度图像');

subplot(2,2,3),imhist(I),title('灰度图像直方图');%输出原图直方图

theta = 30;J = imrotate(I,theta);% Try varying the angle, theta.

subplot(2,2,4)， imshow(J),title(‘旋转图像’)

2边缘检测

I=imread('C:\Users\HP\Desktop\平时总结\路飞.jpg');

subplot(2,2,1),imshow(I),title('原始图像');

I1=edge(I,'sobel');

subplot(2,2,2),imshow(I1),title('sobel边缘检测');

I2=edge(I,'prewitt');

subplot(2,2,3),imshow(I2),title（'prewitt边缘检测'）;

I3=edge(I,'log');

subplot(2,2,4),imshow(I3),title（'log边缘检测'）;

3图像反转

MATLAB 程序实现如下：

I=imread('xian.bmp');

J=double(I);

J=-J+(256-1);%图像反转线性变换

H=uint8(J);

subplot(1,2,1),imshow(I);

subplot(1,2,2),imshow(H);

4.灰度线性变换

MATLAB 程序实现如下：

I=imread('xian.bmp');

subplot(2,2,1),imshow(I);

title('原始图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on;%显示坐标系

I1=rgb2gray(I);

subplot(2,2,2),imshow(I1);

title('灰度图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on; %显示坐标系

J=imadjust(I1,[0.1 0.5],[]); %局部拉伸，把[0.1 0.5]内的灰度拉伸为[0 1]

subplot(2,2,3),imshow(J);

title('线性变换图像[0.1 0.5]');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

K=imadjust(I1,[0.3 0.7],[]); %局部拉伸，把[0.3 0.7]内的灰度拉伸为[0 1]

subplot(2,2,4),imshow(K);

title('线性变换图像[0.3 0.7]');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

5.非线性变换

MATLAB 程序实现如下：

I=imread('xian.bmp');

I1=rgb2gray(I);

subplot(1,2,1),imshow(I1);

title(' 灰度图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on;%显示网格线

axis on;%显示坐标系

J=double(I1);

J=40*(log(J+1));

H=uint8(J);

subplot(1,2,2),imshow(H);

title(' 对数变换图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

4.直方图均衡化

MATLAB 程序实现如下：

I=imread('xian.bmp');

I=rgb2gray(I);

figure;

subplot(2,2,1);

imshow(I);

subplot(2,2,2);

imhist(I);

I1=histeq(I);

figure;

subplot(2,2,1);

imshow(I1);

subplot(2,2,2);

imhist(I1);

5. 线性平滑滤波器

用MATLAB实现领域平均法抑制噪声程序：

I=imread('xian.bmp');

subplot(231)

imshow(I)

title('原始图像')

I=rgb2gray(I);

I1=imnoise(I,'salt pepper',0.02);

subplot(232)

imshow(I1)

title(' 添加椒盐噪声的图像')

k1=filter2(fspecial('average',3),I1)/255; %进行3*3模板平滑滤波

k2=filter2(fspecial('average',5),I1)/255; %进行5*5模板平滑滤波k3=filter2(fspecial('average',7),I1)/255; %进行7*7模板平滑滤波

k4=filter2(fspecial('average',9),I1)/255; %进行9*9模板平滑滤波

subplot(233),imshow(k1);title('3*3 模板平滑滤波');

subplot(234),imshow(k2);title('5*5 模板平滑滤波');

subplot(235),imshow(k3);title('7*7 模板平滑滤波');

subplot(236),imshow(k4);title('9*9 模板平滑滤波');

6.中值滤波器

用MATLAB实现中值滤波程序如下：

I=imread('xian.bmp');

I=rgb2gray(I);

J=imnoise(I,'saltpepper',0.02);

subplot(231),imshow(I);title('原图像');

subplot(232),imshow(J);title('添加椒盐噪声图像');

k1=medfilt2(J); %进行3*3模板中值滤波

k2=medfilt2(J,[5,5]); %进行5*5模板中值滤波

k3=medfilt2(J,[7,7]); %进行7*7模板中值滤波

k4=medfilt2(J,[9,9]); %进行9*9模板中值滤波

subplot(233),imshow(k1);title('3*3模板中值滤波');

subplot(234),imshow(k2);title('5*5模板中值滤波 ');

subplot(235),imshow(k3);title('7*7模板中值滤波');

subplot(236),imshow(k4);title('9*9 模板中值滤波');

7.用Sobel算子和拉普拉斯对图像锐化：

I=imread('xian.bmp');

subplot(2,2,1),imshow(I);

title('原始图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on;%显示坐标系

I1=im2bw(I);

subplot(2,2,2),imshow(I1);

title('二值图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on;%显示网格线

axis on;%显示坐标系

H=fspecial('sobel');%选择sobel算子

J=filter2(H,I1); %卷积运算

subplot(2,2,3),imshow(J);

title('sobel算子锐化图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on;%显示坐标系

h=[0 1 0,1 -4 1,0 1 0]; %拉普拉斯算子

J1=conv2(I1,h,'same');%卷积运算

subplot(2,2,4),imshow(J1);

title('拉普拉斯算子锐化图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

8.梯度算子检测边缘

用 MATLAB实现如下：

I=imread('xian.bmp');

subplot(2,3,1);

imshow(I);

title('原始图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

I1=im2bw(I);

subplot(2,3,2);

imshow(I1);

title('二值图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

I2=edge(I1,'roberts');

figure;

subplot(2,3,3);

imshow(I2);

title('roberts算子分割结果');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

I3=edge(I1,'sobel');

subplot(2,3,4);

imshow(I3);

title('sobel算子分割结果');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

I4=edge(I1,'Prewitt');

subplot(2,3,5);

imshow(I4);

title('Prewitt算子分割结果 ');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

9.LOG算子检测边缘

用 MATLAB程序实现如下：

I=imread('xian.bmp');

subplot(2,2,1);

imshow(I);

title('原始图像');

I1=rgb2gray(I);

subplot(2,2,2);

imshow(I1);

title('灰度图像');

I2=edge(I1,'log');

subplot(2,2,3);

imshow(I2);

title('log算子分割结果');

10.Canny算子检测边 缘

用MATLAB程序实现如下：

I=imread('xian.bmp');

subplot(2,2,1);

imshow(I);

title('原始图像')

I1=rgb2gray(I);

subplot(2,2,2);

imshow(I1);

title('灰度图像');

I2=edge(I1,'canny');

subplot(2,2,3);

imshow(I2);

title('canny算子分割结果');

11.边界跟踪 （bwtraceboundary函数）

clc

clear all

I=imread('xian.bmp');

figure

imshow(I);

title('原始图像');

I1=rgb2gray(I); %将彩色图像转化灰度图像

threshold=graythresh(I1); %计算将灰度图像转化为二值图像所需的门限

BW=im2bw(I1, threshold); %将灰度图像转化为二值图像

figure

imshow(BW);

title('二值图像');

dim=size(BW);

col=round(dim(2)/2)-90; %计算起始点列坐标

row=find(BW(:,col),1); %计算起始点行坐标

connectivity=8;

num_points=180;

contour=bwtraceboundary(BW,[row,col],'N',connectivity,num_points);

%提取边界

figure

imshow(I1);

hold on;

plot(contour(:,2),contour(:,1), 'g','LineWidth' ,2);

title('边界跟踪图像');

12.Hough变换

I= imread('xian.bmp');

rotI=rgb2gray(I);

subplot(2,2,1);

imshow(rotI);

title('灰度图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on;

axis on;

BW=edge(rotI,'prewitt');

subplot(2,2,2);

imshow(BW);

title('prewitt算子边缘检测 后图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on;

axis on;

[H,T,R]=hough(BW);

subplot(2,2,3);

imshow(H,[],'XData',T,'YData',R,'InitialMagnification','fit');

title('霍夫变换图');

xlabel('\theta'),ylabel('\rho');

axis on , axis normal, hold on;

P=houghpeaks(H,5,'threshold',ceil(0.3*max(H(:))));

x=T(P(:,2));y=R(P(:,1));

plot(x,y,'s','color','white');

lines=houghlines(BW,T,R,P,'FillGap',5,'MinLength',7);

subplot(2,2,4);,imshow(rotI);

title('霍夫变换图像检测');

axis([50,250,50,200]);

grid on;

axis on;

hold on;

max_len=0;

for k=1:length(lines)

xy=[lines(k).point1;lines(k).point2];

plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');

plot(xy(1,1),xy(1,2),'x','LineWidth',2,'Color','yellow');

plot(xy(2,1),xy(2,2),'x','LineWidth',2,'Color','red');

len=norm(lines(k).point1-lines(k).point2);

if(lenmax_len)

max_len=len;

xy_long=xy;

end

end

plot(xy_long(:,1),xy_long(:,2),'LineWidth',2,'Color','cyan');

13.直方图阈值法

用 MATLAB实现直方图阈值法：

I=imread('xian.bmp');

I1=rgb2gray(I);

figure;

subplot(2,2,1);

imshow(I1);

title(' 灰度图像')

axis([50,250,50,200]);

grid on;%显示网格线

axis on; %显示坐标系

[m,n]=size(I1);%测量图像尺寸参数

GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量

for k=0:255

GP(k+1)=length(find(I1==k))/(m*n);%计算每级灰度出现的概率，将其存入GP中相应位置

end

subplot(2,2,2),bar(0:255,GP,'g')%绘制直方图

title('灰度直方图')

xlabel('灰度值')

ylabel(' 出现概率')

I2=im2bw(I,150/255);

subplot(2,2,3),imshow(I2);

title('阈值150的分割图像')

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

I3=im2bw(I,200/255); %

subplot(2,2,4),imshow(I3);

title('阈值200的分割图像')

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

14. 自动阈值法：Otsu法

用MATLAB实现Otsu算法：

clc

clear all

I=imread('xian.bmp');

subplot(1,2,1),imshow(I);

title('原始图像')

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

level=graythresh(I); %确定灰度阈值

BW=im2bw(I,level);

subplot(1,2,2),imshow(BW);

title('Otsu 法阈值分割图像')

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

15.膨胀操作

I=imread('xian.bmp'); %载入图像

I1=rgb2gray(I);

subplot(1,2,1);

imshow(I1);

title('灰度图像')

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

se=strel('disk',1); %生成圆形结构元素

I2=imdilate(I1,se); %用生成的结构元素对图像进行膨胀

subplot(1,2,2);

imshow(I2);

title(' 膨胀后图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

16.腐蚀操作

MATLAB 实现腐蚀操作

I=imread('xian.bmp'); %载入图像

I1=rgb2gray(I);

subplot(1,2,1);

imshow(I1);

title('灰度图像')

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

se=strel('disk',1); %生成圆形结构元素

I2=imerode(I1,se); %用生成的结构元素对图像进行腐蚀

subplot(1,2,2);

imshow(I2);

title('腐蚀后图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

17.开启和闭合操作

用 MATLAB实现开启和闭合操作

I=imread('xian.bmp'); %载入图像

subplot(2,2,1),imshow(I);

title('原始图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on; %显示坐标系

I1=rgb2gray(I);

subplot(2,2,2),imshow(I1);

title('灰度图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on; %显示坐标系

se=strel('disk',1); %采用半径为1的圆作为结构元素

I2=imopen(I1,se); %开启操作

I3=imclose(I1,se); %闭合操作

subplot(2,2,3),imshow(I2);

title('开启运算后图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on; %显示坐标系

subplot(2,2,4),imshow(I3);

title('闭合运算后图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on; %显示坐标系

18.开启和闭合组合操作

I=imread('xian.bmp');%载入图像

subplot(3,2,1),imshow(I);

title('原始图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on;%显示坐标系

I1=rgb2gray(I);

subplot(3,2,2),imshow(I1);

title('灰度图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on;%显示坐标系

se=strel('disk',1);

I2=imopen(I1,se);%开启操作

I3=imclose(I1,se);%闭合操作

subplot(3,2,3),imshow(I2);

title('开启运算后图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on;%显示坐标系

subplot(3,2,4),imshow(I3);

title('闭合运算后图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on;%显示坐标系

se=strel('disk',1);

I4=imopen(I1,se);

I5=imclose(I4,se);

subplot(3,2,5),imshow(I5);%开—闭运算图像

title('开—闭运算图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on;%显示坐标系

I6=imclose(I1,se);

I7=imopen(I6,se);

subplot(3,2,6),imshow(I7);%闭—开运算图像

title('闭—开运算图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on;%显示坐标系

19.形态学边界提取

利用 MATLAB实现如下：

I=imread('xian.bmp');%载入图像

subplot(1,3,1),imshow(I);

title('原始图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on;%显示网格线

axis on;%显示坐标系

I1=im2bw(I);

subplot(1,3,2),imshow(I1);

title('二值化图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on;%显示网格线

axis on;%显示坐标系

I2=bwperim(I1); %获取区域的周长

subplot(1,3,3),imshow(I2);

title('边界周长的二值图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on;

axis on;

20.形态学骨架提取

利用MATLAB实现如下：

I=imread('xian.bmp');

subplot(2,2,1),imshow(I);

title('原始图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on;

I1=im2bw(I);

subplot(2,2,2),imshow(I1);

title('二值图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on;

I2=bwmorph(I1,'skel',1);

subplot(2,2,3),imshow(I2);

title('1次骨架提取');

axis([50,250,50,200]);

axis on;

I3=bwmorph(I1,'skel',2);

subplot(2,2,4),imshow(I3);

title('2次骨架提取');

axis([50,250,50,200]);

axis on;

21.直接提取四个顶点坐标

I = imread('xian.bmp');

I = I(:,:,1);

BW=im2bw(I);

figure

imshow(~BW)

[x,y]=getpts

平滑滤波

h=fspecial('average',9);

I_gray=imfilter(I_gray,h,'replicate');%平滑滤波

高斯滤波器是怎样得到的？

高斯滤波器是一类根据高斯函数的形状来选择权值的线性平滑滤波器。高斯平滑滤波器对于抑制服从正态分布 的噪声非常有效。一维零均值高斯函数为：

g(x)=exp( -x^2/(2 sigma^2)

其中，高斯分布参数Sigma决定了高斯函数的宽度。对于图像处理来说，常用二维零均值离散高斯函数作平滑滤波器。

matlab图像平滑处理，用邻域平均法和中值滤波法实现图像平滑处理。求源代码（要有注释）

%%中值

I=imread('lena.bmp'); %读原图

J1=imnoise(I,'salt pepper',0.02); %加均值为0，方差为0.02的椒盐噪声

J2=imnoise(I,'gaussian',0.02); %加均值为0，方差为0.02的高斯噪声。

subplot(2,2,1),imshow(J1); %显示有椒盐噪声图像

subplot(2,2,2),imshow(J2); %显示有高斯噪声图像

I1= medfilt2(J1,[5,5]); %对有椒盐噪声图像进行5×5方形窗口中值滤波

I2= medfilt2(J2,[5,5]); %对有高斯噪声图像进行5×5方形窗口中值滤波

subplot(2,2,3),imshow(I1); %显示有椒盐噪声图像的滤波结果

subplot(2,2,4),imshow(I2); %显示有高斯噪声图像的滤波结果

%%均衡

I=imread('lena.bmp'); %将图读入到I

imshow(I); %显示图像

figure,imhist(I); %直方图

I2=histeq(I); %均衡化

figure;imshow(I2); %处理后图像显示

figure;imhist(I2); %均衡化后直方图

imwrite(I2,'lena2.bmp'); %保存图像

求用matlab对图像进行频域增强（可选一种滤波器对图像平滑或者锐化都行）的代码

频域增强：

global I

J=imnoise(I,'salt pepper',0.02);

%gei tuxiang tianjia yanjiao zaosheng

subplot(121),imshow(J)

title('han you zaosheng de yuan tuxiang')

J=double(J);

f=fft2(J);

g=fftshift(f);

[M,N]=size(f);

n=3;d0=20;

n1=floor(M/2);n2=floor(N/2);

for i=1:M

for j=1:N

d=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);

h=1/(1+0.414*(d/d0)^(2*n));

g(i,j)=h*g(i,j);

end

end

g=ifftshift(g);

g=uint8(real(ifft2(g)));

subplot(122),imshow(g)

title('san jie Butterworth lvbo tuxiang')

平滑滤波代码的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于线性平滑滤波的基本原理、平滑滤波代码的信息别忘了在本站进行查找喔。