中值过滤代码matlab 散焦深度 这是使用手机从Defocus深度实现的Matlab实现。 此外，我使用了许多技术，例如图形切割和消光拉普拉斯算子来改善结果 此回购协议是以下论文的实现： 自然图像抠像的封闭形式解决方案 恒定时间加权中值滤波，用于立体声匹配及其他 先决条件 从以下链接下载IAT工具箱： https://sites.google.com/site/imagealignment/download 我提供了不属于我的图谱库，请按照gc-v.30上的说明进行操作以解决任何问题： https://github.com/nsubtil/gco-v3.0 数据集 存储库中包含两个不同的数据集。 您还可以通过从手机中获取整个对焦堆栈来创建自己的照片。 脚步 执行以下步骤： 步骤1 Focal Stack的样本图像 第2步 样本图像聚焦测量 第三步 初始聚焦图 第四步 步骤5 步骤6 步骤7 步骤8 步骤9 步骤10 步骤11 执照 该项目已获得MIT许可。 有关此存储库中使用的特定帮助程序功能，请参阅“确认”部分中链接的“回购”的许可协议。 致谢 我的实现受到以下来源的启发。 ：我不

本代码做人脸识别的预处理，包含 直方图均衡化和 中值滤波。

中值滤波是一种非线性过程，可用于减少脉冲噪声或椒盐噪声。 它也可用于保留图像中的边缘。与其他中值滤波器相比，此滤波器可提供更好的结果

中值滤波matlab实现，线型，十字形（星型），方形滤波形式实现

中值滤波窗口大小影响滤波器性能，3×3滤波窗口可以很好地保持图像细节。提出一种新的自适应中值滤波方法。将3×3窗口中心的极值点作为候选噪声点，若候选噪声点仍然是7×7窗口的极值点，则该点即是噪声点。若以噪声点为中心的3×3滤波窗口的中值不是噪声，则噪声用中值替换。重复以上过程，直到没有噪声点被替换。如果图像申仍然存在大的噪声团块，则噪声用相邻的三个信号点的灰度均值替换。实验结果表明，该方法能够有效去除脉冲噪声，并在抑制噪声的同时很好地保护图像的细节。

为了改进模糊C均值聚类(FCM)算法对初始聚类中心敏感、抗噪性能较差、运算量大的问题,提出一种新的基于蚁群和自适应滤波的模糊聚类图像分割方法(ACOAFCM)。首先,该方法利用改进的蚁群算法确定初始聚类中心,作为FCM初始参数,克服FCM算法对初始聚类中心的敏感;其次,采用自适应中值滤波抑制图像噪声干扰,增强算法的鲁棒性;最后,用直方图特征空间优化FCM目标函数,对图像进行分割,减少运算量。实验结果表明,该方法克服了FCM算法对初始聚类中心的依赖,抗噪能力强,收敛速度快,分割精度高。

完全可行的中值滤波代码。用MATLAB编写，下载后直接可以使用。理解容易使用方便。

中值滤波，基本思路是：将原来516*516的二维数组扩大到516*520的二维数组，多余的元素全部赋值为0，然后进行中值滤波运算。

%自适应中值滤波-Chan R H, Ho C W, Nikolova M. Salt-and-pepper noise removal by %median-type noise detectors and detail-preserving regularization[J]. %IEEE Trans. Image Process, 2005, 14(10): 1479～1485.

用C语言实现数字滤波 中值滤波 门限滤波 滑动算术平均值滤波 滑动加权平均值滤波