matlab中的3x3平均滤波器

Question

我编写了代码来使用 3x3 平均滤波器来平滑图像，但是输出很奇怪，几乎全是黑色的。这是我的代码。

function [filtered_img] = average_filter(noisy_img)
    [m,n] = size(noisy_img);
    filtered_img = zeros(m,n);
    for i = 1:m-2
        for j = 1:n-2
            sum = 0;
            for k = i:i+2
                for l = j:j+2
                    sum = sum+noisy_img(k,l);
                end
            end
            filtered_img(i+1,j+1) = sum/9.0;
        end
    end
end

我调用函数如下：

img=imread('img.bmp');
filtered = average_filter(img);
imshow(uint8(filtered));

到目前为止，我在代码逻辑中看不到任何错误，如果有人能发现问题，我将不胜感激。

Answer 1

假设您使用的是灰度图像，您应该将内部的两个 for 循环替换为：

filtered_img(i+1,j+1) = mean2(noisy_img(i:i+2,j:j+2));

有什么改变吗？

编辑：不要忘记将其重新转换为 uint8！

filtered_img = uint8(filtered_img);

编辑 2：它在您的代码中不起作用的原因是因为 sum 在 255 处饱和，即 uint8 的上限。 mean 似乎阻止了这种情况的发生

Answer 2

另一种选择：

 f = @(x) mean(x(:));
 filtered_img = nlfilter(noisy_img,[3 3],f);

Answer 3

img = imread('img.bmp');
filtered = imfilter(double(img), ones(3) / 9, 'replicate');
imshow(uint8(filtered));

Answer 4

在图像和大小为 3x3 的滤波器之间实现乘积运算之和的邻域运算，该滤波器应该是平均滤波器。 然后使用相同的函数/代码来计算拉普拉斯算子（二阶导数，prewitt 和 sobel 运算（一阶导数）。 使用一个简单的 10*10 矩阵来执行这些操作 需要matlab代码

Answer 5

切题：

特别是对于 5x5 或更大的窗口，您可以考虑先在一个方向上平均，然后在另一个方向上平均，这样可以节省一些操作。因此，点 3 将是 (P1+P2+P3+P4+P5)。点 4 将是 (P2+P3+P4+P5+P6)。最后除以5。因此，点 4 可以计算为 P3new + P6 - P2。等等第5点等等。在其他方向重复相同的过程。 确保先除，再求和。

我需要为此计时，但我相信它对于较大的窗口可能会运行得更快一些。每行是连续的，这可能看起来不是最好的，但是你有很多行可以并行工作，所以这应该不是问题。

如果你有整数，这个第一个除法，然后求和也可以防止饱和，所以即使在 3x3 的情况下你也可以使用这种方法，因为用 3 除以 2 比除以 9 的错误更少（虽然更慢）。但请注意你总是会低估最终的价值，所以你不妨添加一些偏差（比如步骤之间的所有值+1）。

Answer 6

img=imread('camraman.tif');
nsy-img=imnoise(img,'salt&pepper',0.2);
imshow('nsy-img');
h=ones(3,3)/9;
avg=conv2(img,h,'same');
imshow(Unit8(avg));