在 MATLAB 中实现均值滤波器
Implementing mean filter in MATLAB
我已经通过在堆栈上搜索这里来完成这个问题，但我来这里是想问一下我以前所做的和现在所做的有什么区别。
所以我们有一个任务，我们应该实现一个均值滤波器，我的方法是首先将图像转换为 mxn 格式（x)，然后创建某种顺序的过滤器矩阵 (h)，例如3x3。然后我继续对 x 和 h 进行卷积以将滤镜应用于图像，但这没有用，我想知道原因。
评论中的代码是我实现但没有工作的代码，其余代码工作。顺便说一句，我在这里使用的图像是windows 7.
中的考拉图像
color = imread('Koala.jpg');
grey = rgb2gray(color);
figure
imshow(grey)
h = fspecial('average',5);
I = imfilter(grey, h);
figure
imshow(I)
% result = conv2(grey,h);
% figure
% imshow(result)
那么为什么 conv2 不起作用而 imfilter 起作用呢？作业的要求是对 h 和 conv2 使用 fspecial 来实现过滤器，使用 conv2 方法我得到的只是一个带有黑色斑点的白色图像在某些时候。
出了什么问题？
您似乎将 uint8 类型的 grey 输入到 conv2，但您得到的是 double 类型的结果。结果图像中每个像素值的范围是 [0..255]，当您 imshow 类型 double imshow 的图像期望像素值在 [0..255] 范围内时。 .1] 并因此使 1 处的像素饱和。由于 imshow 的这种行为，imshow(result) 的输出完全是白色的。
另一方面，imfilter 给你一个 uint8 类型的结果，而 imshow 对这种类型的像素强度没有问题。
你能做什么？
最简单的事情是告诉imshow检测像素值的适当范围：
imshow( result, [] );
另一个解决方案是使用 im2double 将 grey 转换为 double，或者将结果转换为 uint8.
我已经通过在堆栈上搜索这里来完成这个问题，但我来这里是想问一下我以前所做的和现在所做的有什么区别。
所以我们有一个任务，我们应该实现一个均值滤波器，我的方法是首先将图像转换为 mxn 格式（x)，然后创建某种顺序的过滤器矩阵 (h)，例如3x3。然后我继续对 x 和 h 进行卷积以将滤镜应用于图像，但这没有用，我想知道原因。
评论中的代码是我实现但没有工作的代码，其余代码工作。顺便说一句，我在这里使用的图像是windows 7.
中的考拉图像color = imread('Koala.jpg');
grey = rgb2gray(color);
figure
imshow(grey)
h = fspecial('average',5);
I = imfilter(grey, h);
figure
imshow(I)
% result = conv2(grey,h);
% figure
% imshow(result)
那么为什么 conv2 不起作用而 imfilter 起作用呢？作业的要求是对 h 和 conv2 使用 fspecial 来实现过滤器，使用 conv2 方法我得到的只是一个带有黑色斑点的白色图像在某些时候。
出了什么问题？
您似乎将 uint8 类型的 grey 输入到 conv2，但您得到的是 double 类型的结果。结果图像中每个像素值的范围是 [0..255]，当您 imshow 类型 double imshow 的图像期望像素值在 [0..255] 范围内时。 .1] 并因此使 1 处的像素饱和。由于 imshow 的这种行为，imshow(result) 的输出完全是白色的。
另一方面，imfilter 给你一个 uint8 类型的结果，而 imshow 对这种类型的像素强度没有问题。
你能做什么？
最简单的事情是告诉imshow检测像素值的适当范围：
imshow( result, [] );
另一个解决方案是使用 im2double 将 grey 转换为 double，或者将结果转换为 uint8.