3x3在matlab中的平均值過濾器

我已經使用3x3平均濾波器編寫了平滑圖像的代碼，但輸出很奇怪，幾乎全是黑色。這是我的代碼。3x3在matlab中的平均值過濾器

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

我所說的功能如下：

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

我看不到代碼邏輯什麼錯，到目前爲止，我會很感激，如果有人能發現問題。

來源

2012-11-18 turingcomplete

假設你有grayscal圖像時，應更換內部的兩個與循環：

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

是否改變什麼？

編輯：不要忘記把它重新轉換爲uint8！

filtered_img = uint8(filtered_img);

編輯2：爲什麼沒有在你的代碼工作的原因是因爲sum在255，UINT8的上限飽和。 mean似乎防止這種情況發生

來源

2012-11-18 22:43:47 Rasman

事實確實如此，但我不明白爲什麼。我的代碼出了什麼問題？ – turingcomplete

我還記得之前我想在圖像上總結一些值，並且它在使用嵌套循環時不能像嵌套一樣工作，但是當我使用預定義函數時它工作得很好。有什麼理由呢？ – turingcomplete

總和的上限是255，所以你需要事先將它設置爲雙倍 – Rasman

另一種選擇：

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

來源

2012-11-18 22:56:31 bla

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

來源

2012-11-19 00:09:48 Serg

-1

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));

來源

2015-09-14 05:22:25

歡迎來到Stack Overflow！儘管這段代碼可以解決這個問題，但[包括解釋]（http://meta.stackexchange.com/questions/114762/explaining-entirely-code-based-answers）確實有助於提高帖子的質量。請記住，您將來會爲讀者回答問題，而這些人可能不知道您的代碼建議的原因。 –

實現圖像和尺寸3×3的過濾器產品之間的操作和居委會工作時，過濾器應平均過濾。然後使用相同的函數/代碼來計算拉普拉斯（第二階導數，Prewitt算子和索貝爾操作（一階導數）。使用簡單的10×10矩陣來執行這些操作需要matlab代碼

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2017-05-11 14:29:18 alam

切圓的問題：

特別是對於5x5或更大的窗口，您可以考慮首先在一個方向上取平均值，然後在另一個方向上取平均值，然後保存一些操作，因此，指向3將是（P1 + P2 + P3 + P4 + P5）。在4處將是（P2 + P3 + P4 + P5 + P6），最後除以5，因此，點4可以計算爲P3new + P6 - P2等等，對於點5等等，重複相同的程序在其他方向。請務必先分開總和。

我需要這個時間，但我相信它可以工作更快的大窗口。每行的順序可能看起來並不是最好的，但是你有許多行可以並行工作，所以它不應該是一個問題。

如果你有整數，第一次除法和總和也可以防止飽和，所以即使在3x3的情況下也可以使用這種方法，因爲兩次除以3減去錯誤（雖然較慢）你總是會低估最終價值，所以你可能會加上一些偏見（比如在步驟之間的所有值+1）。

來源

2017-05-11 15:18:38

3x3在matlab中的平均值過濾器

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