Matlab 图像滤波效果评价均方根误差MSE

g=imnoise(c,'gaussian',0,0.01);%加入高斯噪声这句没法运行吗?我机子上可以啊,这句是对的再问：我又试了一下，现在显示请输入高斯滤波器的方差1（回车）Undefinedfu

%%中值I=imread('lena.bmp');%读原图J1=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);%加均值为0,方差为0.02的椒盐噪声J2=imnoise(I,'gauss

functionlow_pass(I)h=fspecial('gaussian',[3,3],0.5);[mnp]=size(I);ifp==1I=double(I);I=conv2(I,h,'sam

%%中值I=imread('lena.bmp');%读原图J1=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);%加均值为0,方差为0.02的椒盐噪声J2=imnoise(I,'gauss

高斯滤波由于高斯函数的傅立叶变换仍是高斯函数,因此高斯函数能构成一个在频域具有平滑性能的低通滤波器.可以通过在频域做乘积来实现高斯滤波.均值滤波是对是对信号进行局部平均,以平均值来代表该像素点的灰度值

首先确定你滤波的类型（比如说是IIR还是FIR）然后打开：fdatool在界面里设置你需要的参数然后点击File-Export把滤波器导出然后在命令行下面使用filter函数即可

%%%%%%%%spatialfrequency(SF)filteringbylowpassfilter%%%%%%%%%theSFfilterisunselectivetoorientation(d

看楼主的意思主要是想实现差分方程先从简单的说起：filter([1,2],1,[1,2,3,4,5])实现y[k]=x[k]+2*x[k-1]y[1]=x[1]+2*0%(x[1]之前状态都用0)=1

你好,帮你写了个,好的话请采纳,谢谢clear,clc;closeall;Fs=200;F1=5;F2=20;F3=50;Datalength=200;SignalAmp=10;NoiseAmp=1;

软件的?

找到图片存放的位置,I=imread('写入图片存放的位置,后缀.图像格式');I1=rgb2gray(I);I2=medfilt2(I1,[m,n]);%%%I2就是中值滤波后的图像

filter2改成imfilter再问：还是不行啊h1=fspecial('gaussian',0,0.3)g2=imfilter(h1,g1,'same')figure(2);imshow(g2);

给你个提示,最好自己去动手1先建立高斯算子fspecial2滤波imfilte

我也等答案着呢,知道了告诉我一声啊,高斯低通滤波对图像进行低通滤波%GLPF滤波,d0=5,15,30（程序中以d0=30为%GLPF滤波函数s(i,j

冈萨雷斯版<图像处理>里面的解释非常形象：一个恰当的比喻是将傅里叶变换比作一个玻璃棱镜.棱镜是可以将光分解为不同颜色的物理仪器,每个成分的颜色由波长（或频率）来决定.傅里叶变换可以看作是数

对于低频率电路来说,滤波电容越大,纹波越小,滤波效果越好,但滤波电容越大,其等效串联电阻也越大,电源的高频内阻也越大,一般在大容量滤波电容的两端都会并联上一个小容量的无极性CBB电容,降低电源的高频内

直观上看,它会使图像变的模糊,平滑.使不同颜色或灰度间有一定的过度,棱角分明的图像模糊化

瓷片电容的滤波效果跟电容的封装大小是没有关系的.不过电容的外壳尺寸越小,由直流偏置引起的电容量降量百分比就越大.若外壳尺寸一定,则直流偏置电压越大,电容量降量百分比也越大.系统设计人员为节省空间用06

I=[1718171111151111115551171155518181151111811511511115111117181711];[MN]=size(I);I1=zeros(M,N);fori

对于输出电流较小的电路,如控制电路等,一般采用电容滤波较为合适.对于输出电流较大的电路,一般采用电感滤波效果好.对于要求直流电压中脉动成分较小的电路,如精度较高的稳压电源,常采用电容电感滤波.用电容器