变异中值滤波

提供了基于MATLAB的变异中值滤波代码，支持图像取证领域的研究与评估。作者Kang Hyeon RHEE在其论文中详细描述了使用相邻线对的变异中值滤波检测方法，这对于图像取证具有重要意义。

使用Matlab对数字图像进行中值滤波的代码，适合初学者学习。

这段MATLAB代码可以用于比较图像处理中的均值滤波和中值滤波效果。

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

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。

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。

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。

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。

使用NxN框对矩阵A进行混合中值滤波，以改善边缘保留效果。混合中值过滤器通过分别处理水平、垂直和对角线方向的数据，以保留图像边缘细节。具体而言，该算法计算了三个中值：水平和垂直像素中值（MR）、对角线像素中值（MD）及中心像素C的中值。结果像素值为median([MR, MD, C])。若未指定N，则默认使用N = 5进行处理。此外，若输入为RGB图像，则在HSV颜色空间中执行混合中值滤波。