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    摘要 通常在自然界中大部分信号都存在噪声而在如今的数字信号处理中有各种各样的数字信号滤波器可以实现对噪声信号的滤波恢复出原始信号的波形本课程设计是基于一维信号被噪声信号污染后分别经过均值滤波和中值滤波处理后提取出原始信号并且观看不同M值时滤波后波形的比较均值滤波和中值滤波在数字信号处理中都是非常重要的滤波器具有广泛的应用关键词 均值滤波 中值滤波 数字信号处理目录摘要

  • .ppt

    单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级信号的噪声抑制所谓的信号噪声是信号在摄取时或是传输时所受到的随机干扰信号常见的有椒盐噪声和高斯噪声 信号噪声的概念椒盐噪声的特征: 出现位置是随机的但噪声的幅值是基本相同的高斯噪声的特征: 出现在位置是一定的(每一点上)但噪声的幅

  • 代码.doc

    均值滤波clcclearf=imread()subplot(221)imshow(f)f1=imnoise(fgaussian)subplot(222)imshow(f1)k1=floor(32)1k2=floor(32)1X=f1[MN]=size(X)uint8 Y=zeros(MN)funBox=zeros(33)for i=1:M-3 for j=1:N-3

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    实习项目:均值滤波实验内容均值滤波采用模板计算的思想模板操作实现一种邻域运算即某个像素点的结果不仅与本像素灰度有关而且与其邻域点的像素值有关在实际应用中要根据不同的需要选择使用不同的模板尺寸如3355等最简单的均值滤波是将原图中的一个像素的灰度值和它周围邻近8个像素点的灰度值相加然后将所求的平均值作为新图中的该像素的灰度值邻域平均法用数学公式表达:设f(ij)为给定的含有噪声的图像经过邻域平均法处

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    实验二 数字图像的空间域滤波一实验目的理解图像空间域滤波的原理掌握图像均值滤波中值滤波的原理与实现方法3掌握上述方法的改进方法实验原理均值滤波的主要步骤为:将模板在途中漫游并将模板中心与途中某个象素位置重合将模板上系数与模板下对应象素相乘将所有乘积相加将和(模板的输出响应)赋给途中对应模板中心位置的象素中值滤波的主要步骤为:(1)将模板在途中漫游并将模板中心与途中某个象素位置重合(2)读取

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    湖南文理学院实验报告课程名称:图像处理技术实验 实验名称:中值滤波实验 成绩: 学生: 专业: 计算机科学与技术 班级: : 同组者: 实验日期:2012123 一实验目的:①掌握中值滤波的原理滤波过程②掌握在给定阈值时中值滤波的滤波过程(又叫做超限中值滤波)③熟悉Matl

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    中值滤波在图像滤波中常用的方法是线性滤波技术和非线性滤波技术线性滤波以其完美的理论基础数学处理简单易于采用和硬件实现等优点一直在图像滤波领域中占有重要的地位线性滤波对加性高斯噪声有较好的平滑作用但对脉冲信号和其它形式的高频分量抑制效果较差且模糊信号边缘非线性滤波是基于对输入信号序列的一种非线性投影关系常把某一特定的噪声近似为零而保留信号的重要特征一定程度上克服线性滤波器的不足非线性滤波早期运

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    实验中值滤波实验代码 include <>include <>include <>include include define U 20 高斯分布的均值define D 30 高斯分布的均方差int Gaus_S(){ 产生高斯样本以U为均值D为均方差 double sum=0 for(int i=0i<12i) sum=rand() 计算机中rand()函数为-3276732767

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    中位值滤波 define N 11 N值可根据实际情况调整 char filter() { char value_buf[N] char countijtemp for (count=0count<Ncount) { value_buf[count]=get_ad() 获取采样值delay() } for(j=0j<N-1j) 采样值

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    本 科 生 毕 业 论 文(设计)题 目: 基于中值滤波的图像椒盐噪声 滤除算法的研究与应用 院 系: 信息科学与技术学院 专 业: 计算机科学与技术 学生: 李翔 学 号: 05372060 指导教师:

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