图片处理操作系列（Matlab）

1.均值滤波

规定一个m*m的模板，将目标像素周围的像素值求和平均作为该像素新的值，适合去除颗粒噪声，往往搭配其它滤波方法使用。

%均值滤波
A=imread('coins.png');%读取图片，‘’内可更换自己的图片
A1=rgb2gray(A);%如果A是彩色图片，需要这一步；否则不需要
B=filter2(fspecial('average',3),A1)/255;%建立一个均值函数模板，3是模板尺寸，/255是为了转化到0-1区间方便显示
imshow(B)

2.1高斯滤波

规定一个指定的模板（卷积核）去扫描图像的每一个像素，将邻域像素的加权平均和替代中心目标像素的值，适合消除高斯噪声。

%高斯滤波
A=imread('coins.png');
A1=rgb2gray(A);
sigma=1;%尺度
gausF=fspecial('gaussian',[5,5],sigma);
B=imfilter(A1,gausF,'replicate');
imshow(B)

2.2高斯滤波对彩色图片的去光照不均匀化（附）

根据2DGamma函数对照片的光照重新调节。

%去光照不均匀
im=f1;%f1为读取的图片
[h,s,v]=rgb2hsv(im);    %转到hsv空间，对亮度h处理% 高斯滤波
HSIZE= min(size(im,1),size(im,2));%高斯卷积核尺寸
q=sqrt(2);
SIGMA1=15;
SIGMA2=80;
SIGMA3=250;
F1 = fspecial('gaussian',HSIZE,SIGMA1/q);
F2 = fspecial('gaussian',HSIZE,SIGMA2/q) ;
F3 = fspecial('gaussian',HSIZE,SIGMA3/q) ;
gaus1= imfilter(v, F1, 'replicate');
gaus2= imfilter(v, F2, 'replicate');
gaus3= imfilter(v, F3, 'replicate');
gaus=(gaus1+gaus2+gaus3)/3;    %多尺度高斯卷积，加权，权重为1/3
m=mean(gaus(:));
[w,height]=size(v);
out=zeros(size(v));
gama=power(0.5,((m-gaus)/m));%根据公式gamma处理
out=(power(v,gama));
rgb=hsv2rgb(h,s,out);   %转回rgb空间显示

3.中值滤波

将模板邻域的所有像素排列得到像素值的中值，作为目标像素的新值。

AW=medfilt2(image,[2 2]);%image是图片，【2 2】是模板尺寸

4.小波滤波

%小波去噪
A=imread('1.jpg');
a=im2gray(A);
[thr,sorh,keepapp] = ddencmp('den','wv',a);
xd = wdencmp('gbl',a,'db4',10,thr,sorh,keepapp)/255;
imshow(xd)

%den去噪 cmp压缩；wv小波 wp小波包；
%sorh 为s软阈值 h硬阈值

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