Question

在开始之前，我想澄清我理解如何使用内核和conv2（）函数来表示过滤图像，但我的任务是通过调用每个像素来手动执行此操作。 / p>

我的目标是调用每个像素，找到它们的邻居，将它们平均，并用获得的平均值替换先前的值，而不使用内核或conv2（）。到目前为止，我试图使用

找到每个像素的邻居

for
   I = 1:512;
     for
        J = 1:683;
A = myimage;
neighbor_offsets = [-1, A, 1, -A, A + 1, -A + 1, -A-1, A - 1];
idx = [I J];
neighbors = bsxfun(@plus,idx,neighbor_offsets);

但它似乎不起作用，我在尝试解决它时有点迷失。如果我能够通过使用像

这样的东西来获得邻居，我想我可以完成这项工作

sum(neighbors) / 9

然后用那个答案替换以前的值，但如果我是，请纠正我。我有点倾向于提出不好的问题，所以如果有什么不清楚的地方，请告诉我，以便我能为你澄清。感谢

Answer 1

下面的示例处理边缘处的像素，其方式是仅考虑内部图像的像素。例如，当程序计算平均值时，内核dy = (-1:1)和dx = (-1:1)位于左上角，它只考虑左上角及其前3个邻居（右，右下，右），并且这4个像素的平均值。

我强烈建议您在Matlab的命令窗口中单独测试每一行以查看它的行为！

% find image size
imsz = size( myimage );

% initialize output image
imavg = zeros( imsz );

% iterate over pixels
for yy = 1 : imsz(1)
    for xx = 1 : imsz(2)

        % define rectangle-kernel width
        dy = (-1:1);    % 1 up, to 1 down and ...
        dx = (-1:1);    % 1 left, to 1 right from current pixel

        % get indexes of image
        indy = yy + dy;
        indx = xx + dx;

        % [!!!] keep indexes that are inside image
        indy = indy( indy>0 & indy<=imsz(1) );
        indx = indx( indx>0 & indx<=imsz(2) );

        % create all the pairings of chosen indexes
        [ IY, IX ] = meshgrid( indy, indx );

        % take all values of chosen pixels
        pixs = myimage( sub2ind(imsz,IY(:),IX(:)) );

        % save mean of chosen pixels to the given location
        imavg(yy,xx) = mean( pixs );
    end
end

您可以使用以下内容创建mean_filter.m文件，从上面的代码创建函数：

function imagv = mean_filter( myimage )

    % code from above ...

您可以通过将自己定位在目标所在的目录并执行filtered = mean_filter( myimage );来从命令窗口调用函数。

您可以使用以下符号重复过滤同一图像：

filtered_3_times = myimage;
for ii = 1 : 3
    filtered_3_times = mean_filter( filtered_3_times );
end

手动均值滤波

1 个答案: