Matlab

Question

में चिकनाई छवियों के लिए मीन फ़िल्टर मुझे मैटलैब में कुछ मूल छवि प्रसंस्करण तकनीकों का परीक्षण करने की आवश्यकता है। मुझे विशेष रूप से दो प्रकार के फ़िल्टरों का परीक्षण और तुलना करने की आवश्यकता है: माध्य फ़िल्टर और औसत फ़िल्टर।

औसत फ़िल्टरिंग का उपयोग कर छवि को सुचारु बनाने के लिए, छवि प्रसंस्करण टूलबॉक्स से medfilt2 पर एक शानदार फ़ंक्शन है। क्या औसत फिल्टर के लिए कोई समान कार्य है? या औसत फ़िल्टर बनाने के लिए filter2 फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें?

मेरे लिए सबसे महत्वपूर्ण चीजों में से एक फ़िल्टर के त्रिज्या को स्थापित करने की संभावना है। अर्थात। मंझला फिल्टर के लिए, अगर मैं [3 एक्स 3] त्रिज्या (मुखौटा) चाहते हैं, मैं तो बस का उपयोग

imSmoothed = medfilt2(img, [3 3]); 

मैं मतलब फिल्टर के लिए इसी तरह की कुछ हासिल करना चाहते हैं।

Answer 1

h = fspecial('average', n); 
filter2(h, img); 

doc fspecial देखें: h = fspecial('average', n) रिटर्न एक औसत फिल्टर। nh में पंक्तियों और स्तंभों की संख्या निर्दिष्ट करने वाला 1-बाय-2 वेक्टर है।

Answer 2

I = imread('peppers.png'); 
H = fspecial('average', [5 5]); 
I = imfilter(I, H); 
imshow(I) 

ध्यान दें कि फिल्टर तीव्रता छवियों (2 डी मैट्रिक्स) के लिए लागू किया जा सकता filter2 का उपयोग कर, जबकि बहु-आयामी छवियों (आरजीबी छवियों या 3 डी मैट्रिक्स) पर imfilter प्रयोग किया जाता है।

इंटेल प्रोसेसर पर भी, imfilter निष्पादन में तेजी लाने के लिए इंटेल इंटीग्रेटेड प्रदर्शन प्राइमेटिव्स (आईपीपी) लाइब्रेरी का उपयोग कर सकते हैं।

Answer 3

मुझे लगता है कि अच्छे उत्तरों पहले ही दिए जा चुके हैं, लेकिन मैंने सोचा कि मैटलैब में कोई विशेष फ़ंक्शन या टूलबॉक्स का उपयोग करके फ़िल्टरिंग करने का तरीका देना अच्छा नहीं होगा। यह समझने के लिए भी बहुत अच्छा है कि प्रक्रिया कैसे काम करती है क्योंकि आपको दृढ़ता से संकल्प कर्नेल को सेट करने की आवश्यकता होती है। मतलब फिल्टर गिरी सौभाग्य से बहुत आसान है:

I = imread(...) 
kernel = ones(3, 3)/9; % 3x3 mean kernel 
J = conv2(I, kernel, 'same'); % Convolve keeping size of I 

ध्यान दें कि रंग छवियों के लिए आप छवि में चैनलों में से प्रत्येक को यह लागू करने के लिए होगा।

Answer 4

और घुमाव में डोमेन को बदलने एक गुणा के माध्यम से परिभाषित किया गया है:

conv2(x,y) = fftshift(ifft2(fft2(x).*fft2(y))) 

अगर एक चैनल ... माना जाता है और अधिक चैनलों के लिए यह हर चैनल

Answer 5

f=imread(...); 

h=fspecial('average', [3 3]); 
g= imfilter(f, h); 
imshow(g);