二维-高斯低通滤波器matlab程序设计

1、精选优质文档-倾情为你奉上二维高斯滤波器图像滤波MTATLAB程序设计用MATLAB设计一个3×3模板标准差为0.5，1.5，2.5的二维高斯低通滤波器(Gaussion low pass filter分别对灰度图像，真彩色图像，伪彩色图像进行滤波处理%二维高斯低通滤波器%文件为glpf.mfunction glpf(J)%处理索引图像if isind(J) I,map=imread(J); I=imnoise(I,'gaussian',0.005); subplot(2,2,1) imshow(I,map); title('a.原始图像'); K1=

2、filter2(fspecial('gaussian',3*3,0.5),I); K2=filter2(fspecial('gaussian',3*3,1.5),I); K3=filter2(fspecial('gaussian',3*3,2.5),I); subplot(2,2,2) imshow(K1,map); title('b.滤波器3*3,sigma=0.5') subplot(2,2,3) imshow(K2,map); title('c.滤波器3*3,sigma=1.5') subplot(2,2,4

3、) imshow(K3,map); title('d.滤波器3*3,sigma=2.5')end%处理灰度,真彩色图像if isind(J)J=imread(J);%读入图像I=imnoise(J,'gaussian');%加入高斯噪声%输出原始图像subplot(2,2,1)imshow(I);title('a.原始图像')h1 = fspecial('gaussian',3,3, 0.5);%用预定义的gaussian函数m n p=size(I);%m n p m,n代表像素点的位置,p代表空间分量%p=1,代表亮度分量,即

4、灰度图像%p=3，代表亮度分量(Y),色差分量(Cr,Cb)if p=1%处理灰度图像 I=double(I); I=conv2(I,h1,'same');%I与h的二维离散卷积endif p=3%处理真彩色 I=double(I); I(:,:,1)=conv2(I(:,:,1),h1,'same'); I(:,:,2)=conv2(I(:,:,2),h1,'same'); I(:,:,3)=conv2(I(:,:,3),h1,'same');endI=uint8(I);%8位无符号整型%经过3*3，sigma=0.5二维高斯低

5、通滤波器滤波后的图像subplot(2,2,2)imshow(I);title('b.滤波器3*3,sigma=0.5')h2 = fspecial('gaussian',3,3,1.5);m n p=size(I);if p=1 I=double(I); I=conv2(I,h2,'same');%二维离散卷积endif p=3 I=double(I); I(:,:,1)=conv2(I(:,:,1),h2,'same'); I(:,:,2)=conv2(I(:,:,2),h2,'same'); I(:,:,3)

6、=conv2(I(:,:,3),h2,'same');endI=uint8(I);%经过3*3，sigma=1.5二维高斯低通滤波器滤波后的图像subplot(2,2,3)imshow(I);title('c.滤波器3*3,sigma=1.5')h3 = fspecial('gaussian',3,3, 2.5);m n p=size(I);if p=1 I=double(I); I=conv2(I,h3,'same');endif p=3 I=double(I); I(:,:,1)=conv2(I(:,:,1),h3,'same'); I(:,:,2)=conv2(I(:,:,2),h3,'same'); I(:,:,3)=conv2(I(:,:,3),h3,'same');endI=uint8(I);%经过3*3，sigma=2.5二维高斯低通滤波器滤波后的图像subplot(2,2,4)imshow(I);title('d.滤波器3*3,sigma=2.5')end程序调用%glpfUse.m%调用function glpf()处理灰度，真彩色，索引(伪彩色)图像并绘图glpf('填写你需要处理图像的路径'