跪求 用matlab GUI 进行 数字图像处理带通、带阻滤波器的设计~~ 数字图像处理 滤波器

数字图像处理的滤波问题 假如图像只有两个点，一个0，一个255.128以上的滤掉.你认为一样不.数字图像处理中的中点滤波是什么？ 中点滤波器是将最大值滤波器和最小值滤波器结合使用，即最大值和最小值的中点跪求 用matlab GUI 进行 数字图像处理带通、带阻滤波器的设计~~ 这里发的是关于FIR高通/低通/带通/带阻滤波器设计没有gui界面哦基于matlab数字图像处理之低通滤波器 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：无法显示_383实践一：理想低通滤波器、Butterworth低通滤波器、高斯低通滤波器1.1.1理想低通滤波器实践代码：I=imread('couple.bmp')；I=rgb2gray(I)；subplot(221)，imshow(I)；title('原图像')；s=fftshift(fft2(I))；subplot(223)，imshow(abs(s)，[])；title('图像傅里叶变7a64e58685e5aeb931333433623766换所得频谱')；subplot(224)，imshow(log(abs(s))，[])；title('图像傅里叶变换取对数所得频谱')；[a，b]=size(s)；a0=round(a/2)；b0=round(b/2)；d=10；fori=1：aforj=1：bdistance=sqrt((i-a0)^2+(j-b0)^2)；ifdistance0.2)=0；figuresurf(Hd，'Facecolor'，'interp'，'Edgecolor'，'none'，'Facelighting'，'phong')；画三维曲面（色）图1.1.2理想低通滤波器实践结果截图：1.2.1Butterworth低通滤波器实践代码：clearall；I1=imread('girl.bmp')；subplot(221)，imshow(I1)；xlabel('(a)原始图像')；f=double(I1)；数据类型转换g=fft2(f)；图像傅里叶转换g=fftshift(g)；傅里叶变换平移F2=log(abs(g))；对傅里叶变换结果取绝对值，然后取对数subplot(222)，imshow(F2，[]，'InitialMagnification'，'fit')；将计算后的矩阵用图像表示colormap(jet)；设置色彩索引。高斯带阻滤波器有什么用 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 。数字图像处理滤波的问题，要详细过程 %原图像I=[1 2 1 4 3；1 10 2 3 4；5 2 6 8 8；5 5 7 0 8；5 6 7 8 9]；x=double(I)；x1=x；for i=2：4for j=2：4c=x(i-1：i+1，j-1：j+1)；取出3x3邻域c=[c(1，：)c(2，：)c(3，：)]；整理成一行m=median(c)；mm是中值x1(i，j)=m；中值赋给中心元素endendx1为了计算边缘像素，将原图像扩展为6x6填充0I=[0 0 0 0 0 0 0；0 1 2 1 4 3 0；0 1 10 2 3 4 0；0 5 2 6 8 8 0；0 5 5 7 0 8 0；0 5 6 7 8 9 0；0 0 0 0 0 0 0]；x=double(I)；加权均值滤波3x3模板a=[1 1 1；1 2 1；1 1 1]/10；for i=2：5for j=2：5c=x(i-1：i+1，j-1：j+1).*a；与模板相乘x2(i，j)=sum(sum(c))/9；计算均值并赋值给像素(i，j)endendx2=x2(2：5，2：5)数字图像处理的一道基础题，大神只要教我如何求出滤波结果就行了 均值滤波：是用3×3邻域的9个数值，求取平均值代替邻域中心点的值对灰色区域部分，以左上角数值为15的点为例，均值滤波后该点值应该=（1+2+2+1+2+1+2+1+15）/9=3以正中间数值为2的点为例，均值滤波后该点值应该=（15+1+2+0+3+2+2+1+2）/9=28/9其他点也是同样的方法来求取中值滤波：是把3×3邻域的9个数值按大小顺序排列，以序列中间的数值代替邻域中心点的值对灰色区域部分，以左上角数值为15的点为例，3×3邻域按数值从小到大顺序排列{1 1 1 1 2 2 2 2 15}，中间点为2，中值滤波后该点值应该为2以正中间数值为2的点为例，3×3邻域按数值从小到大顺序排列{0 1 1 2 2 2 2 3 15}，中间点为2，中值滤波后该点值应该为2其他点也是同样的方法来求取你的图片已经治好我多年的颈椎病，不知道你明白了吗？

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