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循环神经网络

matlab改进中值滤波,求助中值滤波和自适应中值滤波算法错误修改

發布時間:2024/8/1 循环神经网络 30 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 matlab改进中值滤波,求助中值滤波和自适应中值滤波算法错误修改 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

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I=imread('2.jpg');

figure;

imshow(I,[]);

title('原始圖像');

I=imnoise(I,'salt & pepper',0.15);

figure;

imshow(I,[]);

title('加椒鹽噪聲');

%7×7中值濾波

Q=medfilt2(I,[3,3]);

figure;

imshow(Q,[]);

title('7×7中值濾波');

%自適應中值濾波

[M,N]=size(I);

for i=3:7

if i<=7

for x=i/2+0.5:M-i/2+0.5

for y=i/2+0.5:M-i/2+0.5

z_max=max(I(M*(y-2)+x-(i/2-0.5):M*(y-2)+x-(i/2-0.5)+i*M-M));

z_min=min(I(M*(y-2)+x-(i/2-0.5):M*(y-2)+x-(i/2-0.5)+i*M-M));

z_med=median(I(M*(y-2)+x-(i/2-0.5):M*(y-2)+x-(i/2-0.5)+i*M-M));

A1=z_med-z_min;

A2=z_med-z_max;

if (A1>0&A2<0)

B1=I(x,y)-z_min;

B2=I(x,y)-z_max;

if (B1>0&B2<0)

I(x,y)=I(x,y);

else

I(x,y)=z_med;

end

else

i=i+2;

end

end

end

else

I(x,y)=I(x,y);

end

end

figure;

imshow(I,[]);

title('自適應中值濾波');

錯在z_max=max(I(M*(y-2)+x-(i/2-0.5):M*(y-2)+x-(i/2-0.5)+i*M-M));

z_min=min(I(M*(y-2)+x-(i/2-0.5):M*(y-2)+x-(i/2-0.5)+i*M-M));

z_med=median(I(M*(y-2)+x-(i/2-0.5):M*(y-2)+x-(i/2-0.5)+i*M-M));

這個地方小弟看不懂不懂什么意思 也改不了 麻煩各位大蝦們幫下忙

我的目的:就是讓中值濾波和自適宜中值濾波對比下看看哪個效果好??如果有別的好的方法 我想把自適宜那段程序換掉

程序的原理我也發下:自適應中值濾波算法描述

當脈沖噪聲(椒鹽噪聲)在空間上出現的概率不大,中值濾波一般可以取得較好的效果。經驗表明,當出現的正負脈沖噪聲概率均分別小于0.2時,中值濾波是可用的,而當脈沖噪聲在空間上出現的概率較大時,使用中值濾波后可能產生較嚴重的失真[6]。為了改善濾波效果,引入自適應中值濾波算法。即基于中值濾波的特點和性質,考慮采用變換窗口大小的方法,在中值算法中加入一個判斷操作,判斷窗口內的象素中值及濾波處的像點灰度是否為脈沖噪聲,并分別處理。

設 是對像點 進行中值濾波的工作窗口, 為像點 的灰度, 為 中的灰度最小值, 為 中的灰度最大值, 為 中的灰度中值,??為 中的灰度均值, 為允許的最大窗口, 為初始默認窗口。

自適應中值濾波算法的基本步驟如下:

(1)計算??。

(2)如果 ,那么轉(4);否則,轉至(3)。

(3)若 ,輸出 ;否則,增大窗口 尺寸。若 ,則重復(1)和(2);否則輸出 。

(4)計算 ;

(5)如果 ,那么輸出 ;否則,輸出 。

在上述算法中,如果 ,表明 不是噪聲,轉到(4)判斷 是否是脈沖,當 與 都不是脈沖噪聲時,優先輸出 。當 與 都是脈沖噪聲時,輸出 的灰度均值 。相應的算法流程圖 我放在附件里了

如果有別的好的方法 我想把自適宜那段程序換掉

2008-5-16 15:10 上傳

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的matlab改进中值滤波,求助中值滤波和自适应中值滤波算法错误修改的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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