加权中值滤波源代码(加权平均值滤波算法)

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本文目录一览：

• 1、图像处理
• 2、图象加权中值滤波的MATLAB实现
• 3、自适应中值滤波原理中一句话没看懂
• 4、处理表面缺陷图像用什么滤波方法

图像处理

这的图像处理应该是指的数字图像处理吧，它主要包括三个方面的内容。提高视感质量提高图像的视感质量，如进行图像的亮度、彩色变换，增强、抑制某些成分，对图像进行几何变换等，以改善图像的质量。

监督分类一般是先在图像中选取已知样本（训练区）的统计数据，从中找出分类的参数、条件，建立判别函数，然后对整个图像或待分类像元作出判别归类。

图像处理是计算机视觉和视频处理的基础，掌握好图像处理的基本知识，就业时可以向：搜索方向、医学图像方向、计算机视觉和模式识别方向、视频方向这几个方向发展。搜索方向：基于内容的图像或视频搜索是很多搜索公司研究的热点。

图象加权中值滤波的MATLAB实现

1、使用中值滤波对图片进行处理，并显示处理后的图像。从图片可以看出，中值滤波后的图像基本上看不出来噪声的影响。完成保存就可以了。

2、matlab的中值滤波实现方式：调用函数：A=medfilt1（B，n）、B为输入信号，A为滤波后的信号，即结果。对于输入信号（最开头的图），以下分别为设置区间n=8和n=16得到的滤波图像。中值滤波可以过滤尖峰脉冲。

3、b=medfilt2（a，[m，n]）；b是中值滤波后的图象矩阵，a是原图矩阵，m和n是处理模版大小，默认3×3。

自适应中值滤波原理中一句话没看懂

均值滤波：是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。

自适应滤波器的原理 如图1所示。 图中x（j）表示 j 时刻的输入信号值，y（j）表示 j 时刻的输出信号值，d（j）表示 j 的参考信号值或所期望响应信号值，误差信号e（j）为d（j）与y（j）之差。

要提自适应滤波器，首先就得知道什么是最优滤波器。最优滤波器就是某种准则（通常是最小均方误差）下，性能最优的滤波器。

总的来说，自适应的过程涉及到将价值函数用于确定如何更改滤波器系数从而减小下一次迭代过程成本的算法。价值函数是滤波器最佳性能的判断准则，比如减小输入信号中的噪声成分的能力。

处理表面缺陷图像用什么滤波方法

图像处理中常用的降噪滤波器有：（1）：电感滤波器；（2）：电容滤波器；（3）：L型即电感与电容组成的滤波器；（4）π型：LCπ型滤波器，RCπ型滤波 其中可适用于：（1）：由光和电的基本性质所引起的噪声。

使用中值滤波对图片进行处理，并显示处理后的图像。从图片可以看出，中值滤波后的图像基本上看不出来噪声的影响。完成保存就可以了。

图像平滑处理的常用方法主要有以下几种：平均过滤、高斯滤波、中值过滤、双边滤波、拉普拉斯算子。平均过滤：用邻域像素的平均值替换中心像素，可以减少图像噪声，但也会减弱图像细节和边缘。

使得下一次得到的维纳滤波器参数估计更加准确，达到了经典滤波算法的state of art。该方法非常复杂，以至于没法简单的用数学表达式来表达权重参数 。具体的细节可以参考文献。

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