均值滤波的原理是对图像以一个区域(方形，圆形)等为模板，对该区域内的数据求平均后赋值给区域的中心

这种滤波方式原理简单，但是在滤波的同时会造成图像模糊。

本文将尝试对matlab中的filter2()均值函数用自定义函数averfilter()实现。

%x是需要滤波的图像,n是模板大小(即n×n)

function d=averfilter(x,n)

a(1:n,1:n)=1; %a即n×n模板,元素全是1

[height, width]=size(x); %输入图像是hightxwidth的,且hight>n,width>n

x1=double(x);

x2=x1;

for i=1:height-n+1

for j=1:width-n+1

c=x1(i:i+(n-1),j:j+(n-1)).*a; %取出x1中从(i,j)开始的n行n列元素与模板相乘

s=sum(sum(c)); %求c矩阵中各元素之和

x2(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2)=s/(n*n); %将与模板运算后的各元素的均值赋给模板中心位置的元素

end

end

%未被赋值的元素取原值

d=uint8(x2);

原始彩色图apple.bmp如下：

转换后的灰度图如下：

加入高斯噪声的灰度图如下：

接下来将比较matlab自带filter2()均值函数和自定义的均值函数averfilter()的滤波效果：

matlab自带的filter2()测试代码如下：

A=fspecial('average'); %生成系统预定义的3X3滤波器

Y=filter2(A,g)/255; %用生成的滤波器进行滤波,并归一化

figure,imshow(Y),title('用系统函数进行均值滤波后的结果'); %显示滤波后的图象

结果图：

使用自己定义的均值滤波函数averfilter()进行测试:

Y2=averfilter(g,n); %调用自编函数进行均值滤波，n为模板大小

figure,imshow(Y2),title('用自己的编写的函数进行均值滤波之后的结果'); %显示滤波后的图象

其中自定义均值滤波函数averfilter()的matlab实现代码为:

%x是需要滤波的图像,n是模板大小(即n×n)

function d=averfilter(x,n)

a(1:n,1:n)=1; %a即n×n模板,元素全是1

[height, width]=size(x); %输入图像是hightxwidth的,且hight>n,width>n

x1=double(x);

x2=x1;

for i=1:height-n+1

for j=1:width-n+1

c=x1(i:i+(n-1),j:j+(n-1)).*a; %取出x1中从(i,j)开始的n行n列元素与模板相乘

s=sum(sum(c)); %求c矩阵中各元素之和

x2(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2)=s/(n*n); %将与模板运算后的各元素的均值赋给模板中心位置的元素

end

end

%未被赋值的元素取原值

d=uint8(x2);

结果图如下：

显然比较filter2()和自定义的averfilter()函数其滤波结果是基本一致的，这说明我们对于均值滤波的

matlab实现是成功的。文中的图片效果不是太好，如果需要原图的读者请给我发邮件vpoet_sir@163.com

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