MATLAB：对图像应用低通滤波器答案

【问题标题】：MATLAB: Apply a low-pass filter to an imageMATLAB：对图像应用低通滤波器
【发布时间】：2016-12-27 22:00:33
【问题描述】：

我正在尝试实现一个简单的低通滤波器，使用“ones”函数作为滤波器和“conv2”来计算两个矩阵（原始图像和滤波器）的卷积，这是我想要的滤波图像得到，但是imshow(filteredImage)的结果只是一个空白的图像，而不是过滤后的图像。

我检查了过滤图像的矩阵，它是一个256x256的双精度，但我不知道它显示不正确的原因。

I = imread('cameraman.tif');

filteredImage = conv2(double(I), double(ones(3,3)), 'same');

figure; subplot(1,2,1); imshow(filteredImage);title('filtered');
    subplot(1,2,2); imshow(I); title('original');

编辑：我也尝试在计算卷积之前先将其转换为两倍，因为它超过了 1，但它没有给出低通滤波器效果，而是增加了图像的对比度。

I = imread('cameraman.tif');
I1 = im2double(I);
filteredImage = conv2(I1, ones(2,2), 'same');

figure; subplot(1,2,1); imshow(filteredImage);title('filtered');
    subplot(1,2,2); imshow(I1); title('original');

【问题讨论】：

double 类型的图像应具有从0 到1 的值。你的filteredImage 可能超过了。
@beaker 是的，它超过了这个值，但我首先使用“im2double”将它转换为双倍，但它太白而不是变得模糊
好的，现在你遇到了第二个问题。 filteredImage 的取值范围是多少？在您编辑的代码中，我愿意打赌它们介于 0 和 4 之间。
@beaker 是的，它们在 0 到 3 之间
尝试将内核除以它的大小：double(ones(3,3))/9。

标签： matlab filter lowpass-filter

【解决方案1】：

以下解决方案已解决范围问题，给出的其他解决方案是关于特定类型的低通滤波器，即平均滤波器：

Img1 = imread('cameraman.tif');
Im=im2double(Img1);
filteredImage = conv2(Im, ones(3,3));
figure; subplot(1,2,1); imshow(filteredImage, []);title('filtered');
subplot(1,2,2); imshow(Im); title('original');

我使用 imshow(filteredImage, [])，而不是按内核划分。

【讨论】：