这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了均值滤波原理及matlab实现代码。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
噪声点像素的灰度与其邻域内像素的灰度显著不同，根据噪声点的这一特性，可以使用邻域均值滤波来降低噪声。
利用一个大小为m×n的模板对一幅大小为M×N的图像进行均值滤波可以表示为如下公式，其中m=2a+1，n=2b+1：
在实际应用中，可以根据不同需要选择不同的模板尺寸，如3×3、5×5、7×7等。常用的3×3模板如下，模板中心对应需要进行处理的像素。
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（1）生成一个大小为m×n的模板，模板中所有元素的值均为1/mn；
（2）将模板在图像中漫游，并将模板中心与某文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-427293.html
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椒盐噪声（peppersalt noise）由胡椒噪声（pepper noise）和盐噪声（salt noise）组成。一般因图像传感器，传输信道等处产生，由黑白相间的亮暗点噪声组成。 黑点可以看出胡椒，白点可以看成盐。 下面为使用matlab自带的函数对图像添加椒盐噪声的代码和添加后的结果。 均值滤波
1.高斯滤波 1）原理：对图像邻域内像素进行平滑时，邻域内不同位置的像素被赋予不同的权值。 2）特点：对图像进行平滑的同时，同时能够更多的保留图像的总体灰度分布特征。 3）代码 4）效果图（左原图） 2.均值滤波 1）
@[TOC](利用matlab自带均值滤波器的代码，分别对一幅图像实现3*3，5*5，7*7，9*9的均值滤波，并对实验结果进行分析。) @[TOC](分别给干净图像添加高斯和椒盐噪声，然后进行均值滤波、高斯滤波和中值滤波，并对实现结果进行分析。) @[TOC](自编均值滤波器对一幅图像实现填充后，
均值滤波 均值滤波所使用的运算是卷积。均值滤波用邻域内像素的平均值来代替中心像素的值，相当于低通滤波，有将图像模糊化的趋势，对椒盐噪声基本无能为力。 在 MATLAB 中，可使用 imfilter 函数 来实现线性空间滤波，该函数的语法如下 : J = imfilter ( I,w,filtering_mode,bound
一维信号滤波（限幅滤波、中值滤波、均值滤波、递推平均滤波），MATLAB程序已调通，可直接运行。 31matlab、中值滤波、信号处理 (xiaohongshu.com)
目录 一：卡尔曼滤波器的信号模型[1-2] 二：其他方程及变量介绍 三：卡尔曼滤波器递推公式 四：matlab仿真[3] 参考文献： 引言：在进行一些信号处理的过程中，我们通常会采集到一些数据，但是实际测量到的数据是受到噪声干扰了之后的，故与真实的数据有一些偏差。因此
本文附带资源： FPGA工程（Quartus II）+Modelsim完整仿真+MATLAB工程+自主设计开发板（原理图+PCB图纸） 图像滤波是数字图像处理中的一项重要技术，它可以对图像进行平滑、锐化、去噪等处理，使图像更加清晰、减少噪声、去除干扰、提高图像质量和增强目
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最近学习了卡尔曼滤波，体会到了数据融合下进行最优估计的思想。如果你也是小白，可以通过这个例子自己动手感受数据融合。 学习资料参考B站大神DR_CAN博士，连接： 【卡尔曼滤波器】直观理解与二维实例 基于上述视频中Excel的例子，使用MATLAB编写了一个简单的卡尔曼滤
