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1、%自适应中值滤波的算法RAMF%RAMF主要通过以下两步来处理图像。%1.首先确定最大的滤波半径，然后用一个合适的半径r对图像进行滤波。计算当前滤波半径像素灰度的Imin,Imax,Imed，%然后判断Imed是否在Imin,Imax中间，如果在则向下进行，否则扩大当前半径r继续滤波直到r等于最大滤波半径。%2.如果当前处理的像素img(i,j)在Imin,Imax之间，则输出当前像素，否则输出当前滤波半径中值像素Imed。clear all;close all;clc;img=rgb2gray(imread(132.jpg);m n=size(img);img=imnoise(img,sal
2、t & pepper,0.1); %加入椒盐噪声subplot(2,2,1),imshow(img),title(椒盐噪声图);%普通中值滤波3*3b=medfilt2(img,3,3);subplot(2,2,2),imshow(b),title(3*3中值滤波);c=medfilt2(img,5,5);subplot(2,2,3),imshow(c),title(5*5中值滤波);Nmax=10; %确定最大的滤波半径%下面是边界扩展，图像上下左右各增加Nmax像素。imgn=zeros(m+2*Nmax+1,n+2*Nmax+1);imgn(Nmax+1:m+Nmax,Nmax+1:n+
3、Nmax)=img;imgn(1:Nmax,Nmax+1:n+Nmax)=img(1:Nmax,1:n); %扩展上边界imgn(1:m+Nmax,n+Nmax+1:n+2*Nmax+1)=imgn(1:m+Nmax,n:n+Nmax); %扩展右边界imgn(m+Nmax+1:m+2*Nmax+1,Nmax+1:n+2*Nmax+1)=imgn(m:m+Nmax,Nmax+1:n+2*Nmax+1); %扩展下边界imgn(1:m+2*Nmax+1,1:Nmax)=imgn(1:m+2*Nmax+1,Nmax+1:2*Nmax); %扩展左边界re=imgn;for i=Nmax+1:m+N
4、max for j=Nmax+1:n+Nmax r=1; %初始滤波半径 while r=Nmax W=imgn(i-r:i+r,j-r:j+r); W=sort(W); Imin=min(W(:); Imax=max(W(:); Imed=W(uint8(2*r+1)2/2); if IminImed & ImedImax %如果当前邻域中值不是噪声点，那么就用此次的邻域 break; else r=r+1; %否则扩大窗口，继续判断 end end if Iminimgn(i,j) & imgn(i,j)Imax %如果当前这个像素不是噪声，原值输出 re(i,j)=imgn(i,j); else %否则输出邻域中值 re(i,j)=Imed; end endend%I=re(Nmax+1:m+Nmax,Nmax+1:n+Nmax);%subplot(2,2,4),imshow(I),title(RAMF均值滤波);figure;imshow(re(Nmax+1:m+Nmax,Nmax+1:n+Nmax),);
