中值濾波器能夠有效降低圖像中的椒鹽噪聲，其中在matlab中可以使用兩種方式實現，操作過程如下
首先載入沒有噪聲的待處理圖像，

a=imread('zl1.tif'); a=tofloat(a); %注意要用tofloat將uint8類轉換成浮點數，因為在濾波運算中都是以浮點數的形式運算的，如果不轉換，可能會造成精度丟失

原圖如下

用imnoise函數加入椒鹽噪聲

b=imnoise(a,'salt $ pepper',0.25); %注意屬性選項中即“salt $ pepper”中間有兩個空格，0.25為黑點和白點出現的概率

下圖為加入椒鹽噪聲的圖像

使用medfilt2進行中值濾波,medfilt2的通用的形式為
g=medfilt2(f,[m n], padopt)
矩陣[m n]為濾波器的大小，默認值為3X3，padopt為圖像邊緣的填充方式，默認為0填充
使用默認值對擁有椒鹽噪聲的圖像進行中值濾波

c=medfilt2(b);

下圖為進行中值濾波后的圖像

我們從上圖中可以看到，使用medfilt2的默認值進行中值濾波后大部分的黑白椒鹽噪聲都被去除，但是還殘留這少部分的黑白椒鹽噪聲，將濾波器的矩陣擴大

d=medfilt2(b,[5,5]);

從上圖中我們可以看到將中值濾波器的矩陣設置成5X5后，幾乎所有的黑白椒鹽噪聲都被去除，效果十分理想。
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在matlab中還可以通過j計算排序統計濾波器ordfit2函數實現中值濾波，語法為：
g=ordfilt2（f,(mn)/2,ones(m,n)）
其中(mn)/2是計算排隊序列中的中間值的索引(m、n為奇數)，如果此值為1，則為最小濾波器，如果此值為m*n，則為最大濾波器，ones（m，n）指的是領域中所有的值都參與排序
（csdn顯示格式有問題，不能識別m * n）

總結

以上是生活随笔為你收集整理的中值滤波器的matlab实现的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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