MATLAB代码均值滤波与中值滤波对比

在Matlab中，使用中值滤波和均值滤波对添加了高斯噪声和椒盐噪声的图像进行处理，可以显著提高图像质量。中值滤波更适合去除椒盐噪声，而均值滤波则能平滑图像，但可能会模糊细节。

本项目提供Matlab编写的均值滤波和中值滤波函数，包含详细代码注释及测试示例，方便理解和学习图像滤波算法。

使用Matlab对数字图像进行中值滤波的代码，适合初学者学习。

MATLAB实现图像中值均值维纳滤波源程序代码.zip

MATLAB算数均值算法代码工具可处理包含数字数据列的ASCII文件。Spectool支持光谱数据（特别是光学数据）处理，也适用于任意数据的基本算术处理。它简化了GUI软件中的绘图，无需多次点击。此工具支持Linux、OS X和Windows系统下载。界面和代码仍有待完善。

Matlab代码中的中值滤波是一种简单而有效的图像处理技术，特别适合初学者使用。只需直接运行代码即可看到效果。中值滤波能够有效去除图像中的噪声，使得图像更加清晰。

数字图像处理课程：利用 Matlab 实现图像的 中值算法。该算法用于去除图像中的噪声，特别是对于椒盐噪声具有较好的处理效果。具体步骤如下： 读取图像并转换为灰度图像。 使用滑动窗口对每个像素点的邻域进行处理。 在窗口中找出所有像素的 中值，并替换当前像素。 显示处理后的图像。以下是Matlab代码实现： img = imread('image.jpg'); % 读取图像 gray_img = rgb2gray(img); % 转为灰度图像 filtered_img = medfilt2(gray_img, [3 3]); % 3x3 中值滤波 imshow(filtered_img); % 显示图像

该GUI应用程序利用中值滤波算法纠正图像噪声，提升图像质量。

这是一个使用Matlab编写的中值滤波程序，只需将待处理的数据序列赋给名为filte.m的文件中的yh向量即可。