均值滤波

实验二 均值滤波

一.实验目的

1．掌握在数据表中找最大、最小数的方法。

2．学会子程序的使用方法,参数传递的方法, 掌握分支程序,循环程序的设计方法。 3．熟悉Tddebug 调试环境和Turbo Debugger 的使用。 二．实验内容

均值滤波算法：对N (2 < N < 256)个无符号数,去掉一个最大值、最小值,然后求其平均值, 其中最大值，最小值的査找通过分别调用子程序SMAX 和SMIN 实现。 三．程序流程图

主程序流程图如图1-2-1所示,SMAX 子程序流程图如图1-2-2所示, SMIN 子程序流程图与SMAX 类似。

四．参考源程序

STACK1 SEGMENT STACK DB 100 DUP(?) STACK1 ENDS

DATA SEGMENT A VERAGE DB ?

NUM DB 12H,34H,56H,78H,90H,21H,43H,65H,87H,09H L_NUM EQU

$-NUM

MAXNUM DB ?

MINNUM DB ?

DATA ENDS

CODE SEGMENT

ASSUME CS:CODE,DS:DATA,SS:STACK1

START PROC FAR

PUSH DS ;标准序

XOR AX, AX

PUSH AX

MOV AX, DATA

MOV DS, AX

MOV SI, OFFSET NUM ; 求最大数MOV BX OFFSET

COUNT

的意思就是把COUNT这个变量的偏移地址

送给BX这个寄存器。

MOV DI, OFFSET MAXNUM

MOV CX, L_NUM

CALL SMAX

MOV SI, OFFSET NUM ;求最小数

MOV DI, OFFSET MINNUM

MOV CX, L_NUM

CALL SMIN

MOV CX, L_NUM ;求N 之和

XOR 异或AX, AX

MOV SI, OFFSET NUM

NEXT: ADD AL, [SI]

ADC AH, 0

INC SI

LOOP NEXT

MOV BH, 0 ;减去最大值

MOV BL, MAXNUM

SUB AX, BX

MOV BL, MINNUM ;减去最小值

SUB AX, BX

MOV CL, L_NUM ;求均值

SUB CL, 2

DIV CL

MOV A VERAGE,AL ;平均值存放在A VERAGE中

RET

START ENDP

SMAX PROC

MOV AL, 0

NEXT1: CMP AL, [SI] 是比较指令，cmp的功能相

cmp指令执行后，

JNC NEXT2 0则转移

MOV AL, [SI]

NEXT2: INC SI

LOOP NEXT1

MOV [DI], AL

RET

SMAX ENDP

SMIN PROC

MOV AL, 0FFH

NEXT3: CMP AL, [SI]

JC NEXT4

MOV AL, [SI]

;求最小数子程序

NEXT4: INC SI

LOOP NEXT3

MOV [DI], AL

RET

SMIN ENDP

CODE ENDS

END START

五．实验歩骤

1 同实验一实验歩骤1～3。

2 调试程序: 单击工具栏，单击View\Cpu, 在代码显示区单击右键\点击Mixed Both,

为Mixed No,按F7单歩执行,当执行完MOV DS, AX后,单击View\Cpu,使屏幕下方的数据显示区为DS的内容:

(1) 用单歩和执行到光标处相结合,调试求最大值子程序,观察指令执行后各寄存器及数据区的内容。

(2) 用执行到光标处,调试求最小值子程序,观察指令执行后数据区最小值的内容。

(3) 用连续执行方式调试求平均值。

3 修改源程序,用同一个子程序求出最大值、最小值。

六．实验报告

4、最大值=? 最大值=? 平均值=?

5、心得体会和建议。

中值滤波与均值滤波

四川大学电气信息学院微机原理与接口技术 实验报告 实验名称：中值滤波与均值滤波 实验地点：二基楼A514 年级： 2014级 姓名：宋雅婕 学号： 2014141443030 实验时间：2016年5月27日

一、实验内容 1.在数据段设变量数组TADA1和TADA2,并存入假设的两组采样值作为某一 采样周期的采样值。 ⒉设计中值滤波程序求出测量值。 ⒊设计均值滤波程序求出测量值。 ⒋每个程序应能将结果显示在屏幕上。 ⒌在计算机上调试程序，并获得正确结果。 二、程序框图 1. 2.中值滤波：

三、程序清单 1、中值滤波： DATAS SEGMENT TADA1 DB 65,72,33,84,43 N EQU $-TADA1 DATAS ENDS CODES SEGMENT ASSUME CS:CODES,DS:DATAS START: MOV AX,DATAS MOV DS,AX ;给DS段赋值 MOV CX,N-1 ;设置N-1轮比较次数 MOV DX,1 ;设置比较的轮次 AG: CALL MP ;调用子程序 INC DX LOOP AG MOV SI,0 XOR AX,AX ;将AX清零 MOV AL,TADA1[SI+(N-1)/2] ;取出中值 MOV BL,10 DIV BL PUSH AX ADD AL,30H MOV DL,AL MOV AH,2 INT 21H ;输出十进制数的高位POP AX ADD AH,30H MOV DL,AH MOV AH,2 INT 21H ;输出十进制数的低位 MOV AH,4CH INT 21H MP PROC ;冒泡法（从小到大排列） PUSH CX MOV CX,N SUB CX,DX MOV SI,0 RECMP: MOV AL,TADA1[SI]

数字图像处理实验三中值滤波和均值滤波实验报告

数字图像处理实验三中值滤波和均值滤波实验报告

数字图像处理实验三 均值滤波、中值滤波的计算机实现12281166 崔雪莹计科1202班 一、实验目的： 1）熟悉均值滤波、中值滤波处理的理论基础； 2）掌握均值滤波、中值滤波的计算机实现方法； 3）学习VC++ 6。0 的编程方法； 4）验证均值滤波、中值滤波处理理论； 5）观察均值滤波、中值滤波处理的结果。 二、实验的软、硬件平台： 硬件：微型图像处理系统，包括：主机， PC机；摄像机； 软件：操作系统：WINDOWS2000或WINDOWSXP应用软件：VC++ 6.0 三、实验内容： 1）握高级语言编程技术； 2）编制均值滤波、中值滤波处理程序的方法； 3）编译并生成可执行文件； 4）考察处理结果。 四、实验要求： 1）学习VC++确6。0 编程的步骤及流程； 2）编写均值滤波、中值滤波的程序；

3）编译并改错； 4）把该程序嵌入试验二给出的界面中（作适当修改）； 5）提交程序及文档； 6）写出本次实验的体会。 五、实验结果截图 实验均值滤波采用的是3X3的方块，取周围的像素点取得其均值代替原像素点。边缘像素的处理方法是复制边缘的像素点，增加一个边框，计算里面的像素值得均值滤波。

六、实验体会 本次实验在前一次的实验基础上增加均值滤波和中值滤波，对于椒盐噪声的处理，发现中值滤波的效果更为好一点，而均值滤波是的整个图像变得模糊了一点，效果差异较大。本次实验更加增加了对数字图像处理的了解与学习。 七、实验程序代码注释及分析 // HistDemoADlg.h : 头文件 // #include "ImageWnd.h" #pragma once // CHistDemoADlg 对话框 class CHistDemoADlg : public CDialogEx { // 构造

EMC滤波电路的原理与设计---整理【WENDA】

第一章开关电源电路—EMI滤波电路原理 滤波原理：阻抗失配；作为电感器就是低通（更低的频率甚至直流能通过）高阻（超过一定频率后就隔断住难于通过）（或者是损耗成热消散掉），因此电感器滤波靠的是阻抗 Z=(R^2+(2ΠfL)^2)^1/2。也就是分成两个部分，一个是R涡流损耗，频率越高越大，直接把杂波转换成热消耗掉，这种滤波最干净彻底；一个是2ΠfL 这部分是通过电感量产生的阻挡作用，把其阻挡住。实际都是两者的结合。但是要看你要滤除的杂波的频率，选择合适的阻抗曲线。因为电感器是有截止频率的，超过这个频率就变成容性，也就失去电感器的基本特性了，而这个截止频率和磁性材料的特性和分布电容关系最大，因此要滤波更高的频率的干扰，就需要更低的磁导率，更低的分布电容。因此一般我们滤除几百K以下的共模干扰，一般使用非晶做共模电感器，或者10KHZ以上的高导铁氧体来做，这样主要使用阻抗的WL这一方面的特性，主要发挥阻挡作用。电感器滤波器是通过串联在电路里实现。撒旦谁打死多少次顺风车安顺场。 因此：共模滤波电感器不是电感量越大越好主要看你要滤除的共模干扰的频率范围。先说一下共模电感器滤波原理共模电感器对共模干扰信号的衰减或者说滤除有两个原理,一是靠感抗的阻挡作用,但是到高频电感量没有了，然后靠的是磁心的损耗吸收作用;他们的综合效果是滤波的真实效果。当然在低频段靠的是电感量产生的感抗.同样的电感器磁心材料绕制成的电感器,随着电感量的增加,Z阻抗与频率曲线变化的趋势是随着你绕制的电感 器的电感量的增加,Z 阻抗峰值电时的频率就会下降,也就是说电感量越高所能滤除的共模干扰的频率越低,换句话说对低频共模干扰的滤除效果越好,对高频共模信号的滤除效果越差甚至不起作用。这就是为什么有的滤波器使用两级滤波共模电感器的原因一级是用低磁导率(磁导率7K以下铁氧体材料甚至可以使用1000的NiZn材料) 材料作成共模滤波电感器,滤出几十MHz或更高频段的共模干扰信号,另一级采用高导磁材料(如磁导率10000\15000 的铁氧体材料或着非晶体材料)来滤除1MHz以下或者几百kHz的共模干扰信号。因此首先要确认你要滤除共模干扰的频率范围然后再选择合适的滤波电感器材料. 电容的阻抗是Z=-1/2ΠfL那么也就是频率越高阻抗绝对值越小，那么就是高通低阻，就是频率越高越能通过，所以电容滤波是旁路，也就是采用并联方式，把高频的干扰通过电容旁路给疏导回去。

中值滤波和均值滤波代码

%均值滤波 clc,clear; f=imread('2.bmp'); subplot(221),imshow(f); f1=imnoise(f,'gaussian',0.002,0.0008); subplot(222),imshow(f1); k1=floor(3/2)+1; k2=floor(3/2)+1; X=f1; [M,N]=size(X); uint8 Y=zeros(M,N); funBox=zeros(3,3); for i=1:M-3 for j=1:N-3 funBox=X(i:i+3,j:j+3); s=sum(funBox(:)); h=s/9; Y(i+k1,j+k2)=h; end; end; Y=Y/255; subplot(223),imshow(Y); 注意：在matlab中，我们常使用imshow()函数来显示图像，而此时的图像矩阵可能经过了某种运算。在matlab中，为了保证精度，经过了运算的图像矩阵I其数据类型会从unit8型变成double型。如果直接运行imshow(I)，我们会发现显示的是一个白色的图像。这是因为imshow()显示图像时对double型是认为在0~1范围内，即大于1时都是显示为白色，而imshow显示uint8型时是0~255范围。而经过运算的范围在0-255之间的double型数据就被不正常得显示为白色图像了。 那么如何解决这个问题呢？笔者曾经用fix()函数把图像矩阵由实数形式转化成整数形式，但这样仍无法改变图像矩阵是double型的事实。 通过搜索，找到两个解决方法： imshow(I/256); ----------将图像矩阵转化到0-1之间 imshow(I,[]); -----------自动调整数据的范围以便于显示（不明白原理！） PS:imshow(I,[])，将I的最小值看作0，最大值看作255，所以黑白明显

数字图像处理实验三中值滤波和均值滤波实验报告材料

数字图像处理实验三 均值滤波、中值滤波的计算机实现12281166 崔雪莹计科1202班 一、实验目的： 1）熟悉均值滤波、中值滤波处理的理论基础； 2）掌握均值滤波、中值滤波的计算机实现方法； 3）学习VC++ 6。0 的编程方法； 4）验证均值滤波、中值滤波处理理论； 5）观察均值滤波、中值滤波处理的结果。 二、实验的软、硬件平台： 硬件：微型图像处理系统，包括：主机， PC机；摄像机； 软件：操作系统：WINDOWS2000或WINDOWSXP应用软件：VC++ 6.0 三、实验内容： 1）握高级语言编程技术； 2）编制均值滤波、中值滤波处理程序的方法； 3）编译并生成可执行文件； 4）考察处理结果。 四、实验要求： 1）学习VC++确6。0 编程的步骤及流程； 2）编写均值滤波、中值滤波的程序；

3）编译并改错； 4）把该程序嵌入试验二给出的界面中（作适当修改）； 5）提交程序及文档； 6）写出本次实验的体会。 五、实验结果截图 实验均值滤波采用的是3X3的方块，取周围的像素点取得其均值代替原像素点。边缘像素的处理方法是复制边缘的像素点，增加一个边框，计算里面的像素值得均值滤波。

六、实验体会 本次实验在前一次的实验基础上增加均值滤波和中值滤波，对于椒盐噪声的处理，发现中值滤波的效果更为好一点，而均值滤波是的整个图像变得模糊了一点，效果差异较大。本次实验更加增加了对数字图像处理的了解与学习。 七、实验程序代码注释及分析 // HistDemoADlg.h : 头文件 // #include "ImageWnd.h" #pragma once // CHistDemoADlg 对话框 class CHistDemoADlg : public CDialogEx { // 构造

电源滤波电路滤波原理图解

电源滤波电路的滤波原理图解 滤波电路主要有下列几种：电容滤波电路，这是最基本的滤波电路；π 型 RC 滤波电路；π 型 LC 滤波电路；电子滤波器电路。 1. 单向脉动性直流电压的特点 如图 1（a）所示。是单向脉动性直流电压波形，从图中可以看出，电压的方向性无论在何时都是一致的，但在电压幅度上是波动的，就是在时间轴上，电压呈现出周期性的变化，所以是脉动性的。 但根据波形分解原理可知，这一电压可以分解一个直流电压和一组频率不同的交流电压，如图 1（b）所示。在图 1（b）中，虚线部分是单向脉动性直流电压 U。中的直流成分，实线部分是 UO 中的交流成分。 2. 电容滤波原理 根据以上的分析，由于单向脉动性直流电压可分解成交流和直流两部分。在电源电路的滤波电路中，利用电容器的“隔直通交”

的特性和储能特性，或者利用电感“隔交通直”的特性可以滤除电压中的交流成分。图 2 所示是电容滤波原理图。 图 2（a）为整流电路的输出电路。交流电压经整流电路之后输出的是单向脉动性直流电，即电路中的 UO。 图 2（b）为电容滤波电路。由于电容 C1 对直流电相当于开路，这样整流电路输出的直流电压不能通过C1 到地，只有加到负载 RL 图为 RL 上。对于整流电路输出的交流成分，因 C1 容量较大，容抗较小，交流成分通过 C1 流到地端，而不能加到负载 RL。这样，通过电容 C1 的滤波，从单向脉动性直流电中取出了所需要的直流电压 +U。 滤波电容 C1 的容量越大，对交流成分的容抗越小，使残留在负载 RL 上的交流成分越小，滤波效果就越好。 3. 电感滤波原理

图 3 所示是电感滤波原理图。由于电感 L1 对直流电相当于通路，这样整流电路输出的直流电压直接加到负载 RL 上。 对于整流电路输出的交流成分，因 L1 电感量较大，感抗较大，对交流成分产生很大的阻碍作用，阻止了交流电通过 C1 流到加到负载 RL。这样，通过电感 L1 的滤波，从单向脉动性直流电中取出了所需要的直流电压 +U。 滤波电感 L1 的电感量越大，对交流成分的感抗越大，使残留在负载 RL 上的交流成分越小，滤波效果就越好，但直流电阻也会增大。

几种中值滤波去噪方法分析

几种中值滤波去噪方法分析 在数字图像的转换、存储和传输等过程中，经常性由于电子设备工作环境的不稳定，由于设备中含有一些污染物等原因，导致数字图像中一些像素点的灰度值发生非常大的变化，变得非常小或者非常大；而且大气环境很容易干扰无线数据传输，从而让传输信号混入噪声，接收到的无线信号恢复成传输过来的数字图像较原图像相比也会有很大的不同。在这些过程中，椒盐噪声很容易就会对数字图像造成感染。客户满意的数字图像尽可能少或者没有受到椒盐噪声的污染。所以我们需要去噪处理。 在现阶段处理椒盐噪声方面的研究成果方面，因为中值滤波有其非线性的特性，对比其他线性滤波方法可以取得更好的效果，同切同时还可以更好的保留图像的边缘信息。很多学者在研究通过中值滤波消除椒盐噪声的影响，希望可以得到更好的去噪效果。 第一节标准中值滤波方法 标准中值滤波是把这个窗口内的像素点按灰度值大小进行排列，把灰度值的平均值当作标准值。 我们以一个8位的图像作为例子，因为椒盐噪声会让受影响的像素点灰度值改为亮点，即灰度值为255；或者暗点，即灰度值为0。我们在排序的时候，把收到污染的像素点的灰度值大小排列出来，取中间值为所有噪点值，那么就可以消除噪声污染对这个点的影响。其具体步骤如下： ①把窗口在图像中滑动，然后让窗口中心与某一像素点重合 ②记录下窗口中所有像素点的灰度值 ③将这些灰度值从小到大排序 ④记录下该灰度值序列中间的值 ⑤将所记录下的中间值替代窗口中心像素点的灰度值 因为中值滤波的输出灰度值大小是由窗口的中值大小所决定的，所以中值滤

波对于窗口内脉冲噪声远远没有均值滤波敏感。因此相对于均值滤波，中值滤波可以在有效去除脉冲噪声的同时，减小更多的模糊图像。由于由于中值滤波所采用的窗口大小会直接决定去噪效果和图像模糊程度，而且图像去噪后的用途也就决定了窗口的形式。以5*5窗口为例，常见的形状如图2.1所示： 图 2.1 常见的尺寸为5*5的中值滤波窗口 尽管标准中值滤波方法称得上是现在市面上的一种最简单有效的去除椒盐噪声的方法。但是它判断像素点是否被噪声影响的机制不明确，尽管采用该方法时已经对所有像素点进行了一次滤波操作，还是会在一定程序上对图像的边缘、细节信息产生破坏。 第二节带权值的中值滤波方法 Brownrigg提出了一种改进的中值滤波方法：带权值的中值滤波方法。这个滤波的步骤和SM基本一样，不同的地方在于：WM在排序取中值的时候要在

电感滤波电路作用原理

电感滤波电路作用原理 Final revision by standardization team on December 10, 2020.

电容滤波电路电感滤波 电路作用原理 整流电路的输出电压不是纯粹的直流，从示波器观察整流电路的输出，与直流相差很大，波形中含有较大的脉动成分，称为纹波。为获得比较理想的直流电压，需要利用具有储能作用的电抗性元件（如电容、电感）组成的滤波电路来滤除整流电路输出电压中的脉动成分以获得直流电压。 常用的滤波电路有无源滤波和有源滤波两大类。无源滤波的主要形式有电容滤波、电感滤波和复式滤波(包括倒L型、LC滤波、LCπ型滤波和RCπ型滤波等)。有源滤波的主要形式是有源RC滤波，也被称作电子滤波器。直流电中的脉动成分的大小用脉动系数来表示，此值越大，则滤波器的滤波效果越差。 脉动系数(S)=输出电压交流分量的基波最大值／输出电压的直流分量。 半波整流输出电压的脉动系数为S=1．57，全波整流和桥式整流的输出电压的脉动系数S≈O．67。对于全波和桥式整流电路采用C型滤波电路后，其脉动系数S=1／(4(RLC／T-1)。(T为整流输出的直流脉动电压的周期。) 一、电阻滤波电路： RC-π型滤波电路，实质上是在电容滤波的基础上再加一级RC滤波电路组成的。如图1(B)RC滤波电路。若用S表示C1两端电压的脉动系数，则输出电压两端的脉动系数 S=(1/ωC2R)S。

由分析可知，电阻R的作用是将残余的纹波电压降落在电阻两端，最后由C2再旁路掉。在ω值一定的情况下，R愈大，C2愈大，则脉动系数愈小，也就是滤波效果就越好。而R值增大时，电阻上的直流压降会增大，这样就增大了直流电源的内部损耗；若增大C2的电容量，又会增大电容器的体积和重量，实现起来也不现实。这种电路一般用于负载电流比较小的场合。 二、电感滤波电路： 根据电抗性元件对交、直流阻抗的不同，由电容C及电感L所组成的滤波电路的基本形式如图1所示。因为电容器C对直流开路，对交流阻抗小，所以C并联在负载两端。电感器L对直流阻抗小，对交流阻抗大，因此L应与负载串联。 并联的电容器C在输入电压升高时，给电容器充电，可把部分能量存储在电容器中。而当输入电压降低时，电容两端电压以指数规律放电，就可以把存储的能量释放出来。经过滤波电路向负载放电，负载上得到的输出电压就比较平滑，起到了平波作用。若采用电感滤波，当输入电压增高时，与负载串联的电感L中的电流增加，因此电感L将存储部分磁场能量，当电流减小时，又将能量释放出来，使负载电流变得平滑，因此，电感L也有平波作用。 利用储能元件电感器L的电流不能突变的特点，在整流电路的负载回路中串联一个电感，使输出电流波形较为平滑。因为电感对直流的阻抗小，交流的阻抗大，因此能够得到较好的滤波效果而直流损失小。电感滤波缺点是体积大,成本高。

均值滤波和中值滤波

均值滤波与自适应中值滤波的仿真与实现 摘要 图像是一种重要的信息源，通过图像处理可以帮助人们了解信息的内涵,然而在图像使用和传输过程中,不可避免会受到噪声的干扰，因此为了恢复原始图像，达到好的视觉效果，需要对图像进行滤波操作。根据噪声种类不同，可以采用不同的滤波方法，均值滤波是典型的线性滤波算法，能够有效滤波图像中的加性噪声，而中值滤波器是能够有效滤除脉冲噪声的非线性滤波器，但传统中值滤波去脉冲噪声的性能受滤波窗口尺寸的影响较大, 在抑制图像噪声和保护细节两方面存在矛盾。本文首先对不同均值滤波器在处理不同噪声方面的优缺点进行了分析，然后分别用中值滤波器和自适应中值滤波器对被椒盐噪声污染的图像进行了滤波操作，发现自适应中值滤波方法不仅可以有效滤波椒盐噪声，同时还可以有效地克服中值滤波器造成图像边缘模糊的缺点。 1.均值滤波 均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素点和其本身像素点。再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。均值滤波也称为线性滤波，其采用的主要方法为邻域平均法。线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值，即对待处理的当前像素点（x，y），选择一个模板，该模板由其邻近的若干像素组成，求模板中所有像素

的均值，再把该均值赋予当前像素点（x，y），作为处理后图像在该点上的灰度

值g（x，y），即g（x，y）=1/m ∑f（x，y）， m为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。均值滤波能够有效滤除图像中的加性噪声，但均值滤波本身存在着固有的缺陷，即它不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊。均值滤波主要有算术均值滤波，几何均值滤波，谐波均值滤波以及逆谐波均值滤波，本文只对算术均值滤波，几何均值滤波和逆谐波均值滤波进行研究。其中几何均值滤波器所达到的平滑度可以与算术均值滤波器相比,但在滤波过程中丢失更少的图象细节。逆谐波均值滤波器更适合于处理脉冲噪声,但它有个缺点,就是必须要知道噪声是暗噪声还是亮噪声,以便于选择合适的滤波器阶数符号,如果阶数的符号选择错了可能会引起灾难性的后果。下面分别对算术平均滤波，几何平均滤波和逆谐波均值滤波对不同噪声的滤波效果进行仿真分析。

中值和均值滤波论文(附代码)

基于MATLAB 的带噪图像的中值和均值滤波 摘要：图像是一种重要的信息源，通过图像处理可以帮助人们了解信息的内涵。本文将纯净的图像加入椒盐噪声,然后采用中值和均值滤波的方法对其进行去噪。在图像处理中，中值和均值滤波对滤除脉冲干扰噪声都很有效。文章阐述了中值和均值滤波的原理、算法以及在图像处理中的应用。MATLAB 是一种高效的工程计算语言，在数据处理、图像处理、神经网络、小波分析等方面都有广泛的应用。 关键词：图像，中值滤波，均值滤波，去噪，MATLAB 1. 引言 20世纪20年代,图像处理首次得到应用。上个世纪60年代中期,随着计算机科学的发展和计算机的普及,图像处理得到广泛的应用。60年代末期,图像处理技术不断完善,逐渐成为一个新兴的学科。图像处理中输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像。 为了改善图像质量,从图像中提取有效信息,必须对图像进行去噪预处理。根据噪声频谱分布的规律和统计特征以及图像的特点,出现了多种多样的去噪方法。经典的去噪方法有：空域合成法,频域合成法和最优合成法等,与之适应的出现了许多应用方法,如均值滤波器,中值滤波器,低通滤波器,维纳滤波器,最小失真法等。这些方法的广泛应用,促进数字信号处理的极大发展,显著提高了图像质量。 2. 中值滤波 中值滤波是一种典型的低通滤波器,属于非线性滤波技术,它的目的是保护图像边缘的同时去除噪声。所谓中值滤波，是指把以某点（x,y ）为中心的小窗口内的所有象素的灰度按从大到小的顺序排列,若窗口中的象素为奇数个,则将中间值作为(x ，y)处的灰度值。若窗口中的象素为偶数个，则取两个中间值的平均值作为(x ，y)处的灰度值。中值滤波对去除椒盐噪声很有效。中值滤波器的缺点是对所有象素点采用一致的处理，在滤除噪声的同时有可能改变真正象素点的值，引入误差，损坏图像的边缘和细节。该算法对高斯噪声和均匀分布噪声就束手无策。 设有一个一维序列1f ，2f ，…，n f ，取窗口长度为m(m 为奇数)，对此序列

LC滤波电路原理及设计详解

LC滤波电路 LC滤波器也称为无源滤波器，是传统的谐波补偿装置。LC滤波器之所以称为无源滤波器，顾名思义，就是该装置不需要额外提供电源。LC滤波器一般是由滤波电容器、电抗器和电阻器适当组合而成，与谐波源并联，除起滤波作用外，还兼顾无功补偿的需要； 无源滤波器，又称LC滤波器，是利用电感、电容和电阻的组合设计构成的滤波电路，可滤除某一次或多次谐波，最普通易于采用的无源滤波器结构是将电感与电容串联，可对主要次谐波（3、5、7）构成低阻抗旁路；单调谐滤波器、双调谐滤波器、高通滤波器都属于无源滤波器。 LC滤波器的适用场合 无源LC电路不易集成，通常电源中整流后的滤波电路均采用无源电路，且在大电流负载时应采用LC电路。 有源滤波器适用场合 有源滤波器电路不适于高压大电流的负载，只适用于信号处理， 滤波是信号处理中的一个重要概念。滤波分经典滤波和现代滤波。 经典滤波的概念，是根据富立叶分析和变换提出的一个工程概念。根据高等数学理论，任何一个满足一定条件的信号，都可以被看成是由无限个正弦波叠加而成。换句话说，就是工程信号是不同频率的正弦波线性叠加而成的，组成信号的不同频率的正弦波叫做信号的频率成分或叫做谐波成分。只允许一定频率范围内的信号成分正常通过，而阻止另一部分频率成分通过的电路，叫做经典滤波器或滤波电路 电容滤波电路电感滤波电路作用原理 整流电路的输出电压不是纯粹的直流，从示波器观察整流电路的输出，与直流相差很大，波形中含有较大的脉动成分，称为纹波。为获得比较理想的直流电压，需要利用具有储能作用的电抗性元件（如电容、电感）组成的滤波电路来滤除整流电路输出电压中的脉动成分以获得直流电压。 常用的滤波电路有无源滤波和有源滤波两大类。无源滤波的主要形式有电容滤波、电感滤波和复式滤波(包括倒L型、LC滤波、LCπ型滤波和RCπ型滤波等)。有源滤波的主要形式是有源RC滤波，也被称作电子滤波器。直流电中的脉动成分的大小用脉动系数来表示，此值越大，则滤波器的滤波效果越差。 脉动系数(S)=输出电压交流分量的基波最大值／输出电压的直流分量 半波整流输出电压的脉动系数为S=1．57，全波整流和桥式整流的输出电压的脉动系数S≈O．67。对于全波和桥式整流电路采用C型滤波电路后，其脉动

中值滤波&均值滤波

数字图像处理作业（中值滤波&均值 滤波） 学院：电子信息工程学院 专业：控制工程 姓名：苏良碧

1中值滤波 1.1、中值滤波原理： 中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。方法是去某种结构的二维滑动模板，将板内像素按照像素值的大小进行排序，生成单调上升（或下降）的为二维数据序列。二维中值滤波输出为g（x,y）=med{f(x-k,y-l),(k,l∈W)}，其中,f(x,y)，g(x,y)分别为原始图像和处理后图像。W为二维模板，通常为2*2，3*3区域，也可以是不同的的形状，如线状，圆形，十字形，圆环形等。 1.2、实现方法： （1）通过从图像中的某个采样窗口取出奇数个数据进行排序； （2）用排序后的中值取代要处理的数据即可； 1.3、matlab程序（zhongzhilvbo.m） clear; close all; I=imread('I3_256.bmp'); figure,imshow(I),title('原始图象'); J=imnoise(I,'salt&pepper',0.02); imshow(J);title('噪声干扰图像') X=J;a=3;b=3;%3*3的邻域 k=floor(a*b/2)+1;%求出中值，即k=5 [M,N]=size(X);%求出输入图像的行数M和列数N uint8Y=zeros(M,N); funBox=zeros(a,b); temp=zeros(a*b); %X(a:b,c:d)表示A矩阵的第a到b行,第c到d列的所有元素 for i=1:M-a for j=1:N-b funBox=X(i:i+a,j:j+b);%把图像中的一个3*3领域赋给funbox temp=funBox(:);%把领域中的每个元素赋给temp tempSort=sort(temp);%对其中的像素值进行排序 Y(i,j)=tempSort(k);%将模板的中值（k=5）赋给模板中

均值滤波 中值滤波 直方图均衡

实验报告 一．实验目的 对图像进行空域增强，实现均值滤波、中值滤波、直方图均衡。 二．实验内容 对加入椒盐噪声的图像进行均值滤波、中值滤波，对图像实现直方图均衡，通过改变图像的直方图来改变图像中像素的灰度，以达到图像增强的目标。 三．实验原理 均值滤波的原理 均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标象素为中心的周围8个象素，构成一个滤波模板，即去掉目标象素本身）。再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。 均值滤波也称为线性滤波，其采用的主要方法为邻域平均法。线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值，即对待处理的当前像素点(,) x y，选择一个模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点(,) u x y，即 x y，作为处理后图像在该点上的灰度值(,)

1 (,)(,)u x y f x y m = ∑，m 为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。 中值滤波的原理 中值滤波是一种非线性滤波，由于它在实际运算过程中并不需要图像的统计特性，所以比较方便。中值滤波首先是被应用在一维信号处理技术中，后来被二维图像信号处理技术所应用。在一定的条件下，可以克服线性滤波器所带来的图像细节模糊，而且对滤除脉冲干扰及图像扫描噪声最为有效。中值滤波的目的是保护图像边缘的同时去除噪声。 在一维的情况下，中值滤波器是一个含有奇数个像素的窗口，在处理之后，将窗口正中的像素灰度值用窗口内各像素灰度值的中值来代替。设有一个维序列 12,,...n f f f ，取窗口长度为奇数m ，对此序列进行中值滤波，就是从输入序列中 相续抽出m 个数，,,,,i v i i v f f f -+，其中为窗口的中心值(1)/2v m =-，再将这 m 个点的数值按其数值大小排列，取其序号为正中间的那个数作为滤波输出。中 值滤波表达式为： {}v i i v i i f f f Med F +-=,,,, 对二维序列{X i,j }的中值滤波，滤波窗口也是二维的，但这种二维窗口可以有各种不同的形状，如线状、方形、圆形、十字形、圆环形等。二维中值滤波可表示为： {}为滤波窗口，A x Med F j i A j i ,,= 在实际使用窗口时，窗口的尺寸一般先用33?再取55?逐渐增大，直到其滤波效果满意为止。 由于中值滤波是非线性运算，在输入和输出之间的频率上不存在一一对应关系，故不能用一般线性滤波器频率特性的研究方法。设G 为输入信号频谱，F 为输出信号频谱，定义F G H /=为中值滤波器的频率响应特性，实现表明H 是与G 有关，呈不规则波动不大的曲线，其均值比较平坦，可以认为信号经中值滤波后，传输函数近似为1，即中值滤波对信号的频域影响不大，频谱基本不变。

中值滤波与均值滤波

四川大学电气信息学院 微机原理与接口技术 实验报告 实验名称: 中值滤波与均值滤波 实验地点: 二基楼A514 年级: 2014级 姓名: 宋雅婕 学号: 20 实验时间:2016年5月27日 一、实验内容 1.在数据段设变量数组TADA1与TADA2,并存入假设的两组采样值作为某一 采样周期的采样值。

⒉ 设计中值滤波程序求出测量值。 ⒊ 设计均值滤波程序求出测量值。 ⒋ 每个程序应能将结果显示在屏幕上。 ⒌ 在计算机上调试程序,并获得正确结果。 二、 程序框图 1. : 2. 中值滤波:

三、程序清单 1、中值滤波: DATAS SEGMENT TADA1 DB 65,72,33,84,43 N EQU $-TADA1 DATAS ENDS CODES SEGMENT ASSUME CS:CODES,DS:DATAS START: MOV AX,DATAS MOV DS,AX ;给DS段赋值 MOV CX,N-1 ;设置N-1轮比较次数 MOV DX,1 ;设置比较的轮次 AG: CALL MP ;调用子程序 INC DX LOOP AG MOV SI,0

XOR AX,AX ;将AX清零 MOV AL,TADA1[SI+(N-1)/2] ;取出中值 MOV BL,10 DIV BL PUSH AX ADD AL,30H MOV DL,AL MOV AH,2 INT 21H ;输出十进制数的高位 POP AX ADD AH,30H MOV DL,AH MOV AH,2 INT 21H ;输出十进制数的低位 MOV AH,4CH INT 21H MP PROC ;冒泡法(从小到大排列) PUSH CX MOV CX,N SUB CX,DX MOV SI,0 RECMP: MOV AL,TADA1[SI] CMP AL,TADA1[SI+1] ;比较相邻两数据的大小 JLE L1 ;若前者小于等于后者,跳转到L1

图像处理——均值滤波+中值滤波(Matlab)讲课讲稿

题目：均值滤波和中值滤波 在自己的证件照中加入椒盐噪声、高斯白噪声。 分别用3*3、5*5、7*7的均值滤波器和中值滤波器进行滤波。 处理过程 1.用imnoise函数在图像中分别加入椒盐噪声和高斯白噪声； 2.均值滤波：用fspecial函数创建各模板大小的均值滤波器，并用imfilter函数进行 滤波。 中值滤波：直接用matlab提供的medfilt2中值滤波器进行滤波即可。 处理结果 程序清单 （1）均值滤波 rgb=imread('photo.jpg'); J1=imnoise(rgb,'salt & pepper',0.02); J2=imnoise(J1,'gaussian',0,0.01); h1=fspecial('average',[3,3]); h2=fspecial('average',[5,5]); h3=fspecial('average',[7,7]); rgb1=imfilter(J2,h1); rgb2=imfilter(J2,h2); rgb3=imfilter(J2,h3); figure; subplot(2,3,1);imshow(rgb) title('原图像'); subplot(2,3,2);imshow(J2) title('加入噪声后的图像'); subplot(2,3,4);imshow(rgb1) title('3*3均值滤波图像'); subplot(2,3,5);imshow(rgb2) title('5*5均值滤波图像'); subplot(2,3,6);imshow(rgb3) title('7*7均值滤波图像'); （2）中值滤波 rgb=imread('photo.jpg'); J1=imnoise(rgb,'salt & pepper',0.02); J2=imnoise(J1,'gaussian',0,0.01); J3=rgb2gray(J2); rgb1=medfilt2(J3,[3 3]);

直流电源滤波电路及电子滤波器原理分析

直流电源滤波电路及电子滤波器原理分析 整流电路是将交流电变成直流电的一种电路，但其输出的直流电的脉动成 分较大，而一般电子设备所需直流电源的脉动系数要求小于0.01。故整流输出 的电压必须采取一定的措施。尽量降低输出电压中的脉动成分，同时要尽量保 存输出电压中的直流成分，使输出电压接近于较理想的直流电，这样的电路就 是直流电源中的滤波电路。常用的滤波电路有无源滤波和有源滤波两大类。无源滤波的主要形式有电容滤波、电感滤波和复式滤波(包括倒L型、LC滤波、LCπ型滤波和RCπ型滤波等)。有源滤波的主要形式是有源RC滤波，也被称 作电子滤波器。直流电中的脉动成分的大小用脉动系数来表示，此值越大，则 滤波器的滤波效果越差。脉动系数(S)=输出电压交流分量的基波最大值／输出电压的直流分量半波整流输出电压的脉动系数为S=1.57，全波整流和桥式整流 的输出电压的脉动系数S≈0.67。对于全波和桥式整流电路采用C型滤波电路后，其脉动系数S=1/(4(RLC/T-1)。(T为整流输出的直流脉动电压的周期。)RC-π型滤波电路，实质上是在电容滤波的基础上再加一级RC滤波电路组成的。如图 1虚线框即为加的一级RC滤波电路。若用S’表示C1两端电压的脉动系数，则输出电压两端的脉动系数S=(1/ωC2R’)S’。由分析可知，在ω值一定的情况下，R愈大，C2愈大，则脉动系数愈小，也就是滤波效果就越好。而R值增大时，电阻上的直流压降会增大，这样就增大了直流电源的内部损耗；若增大C2的 电容量，又会增大电容器的体积和重量，实现起来也不现实。为了解决这个矛盾，于是常常采用有源滤波电路，也被称作电子滤波器。电路如图2。它是由 C1、R、C2组成的π型RC滤波电路与有源器件--晶体管T组成的射极输出器 连接而成的电路。由图2可知，流过R的电流IR=IE／(1+β)=IRL／(1+β)。流 过电阻R的电流仅为负载电流的1/(1+β)．所以可以采用较大的R，与C2配合

实验三--均值滤波和中值滤波

实验三均值滤波和中值滤波 一、实验目的 进一步了解MatLab软件/语言，学会使用MatLab对图像作滤波处理，使学生有机会掌握滤波算法，体会滤波效果。 了解几种不同滤波方式的使用和使用的场合，培养处理实际图像的能力，并为课堂教学提供配套的实践机会。 二、实验要求 (1)学生应当完成对于给定图像+噪声，使用平均滤波器、中值滤波器对不同强度的高斯噪声和椒盐噪声，进行滤波处理；能够正确地评价处理的结果；能够从理论上作出合理的解释。 (2)利用MATLAB软件实现空域滤波的程序： I=imread('electric.tif'); J = imnoise(I,'gauss',0.02); %添加高斯噪声 J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02); (注意空格) %添加椒盐噪声 ave1=fspecial('average',3); %产生3×3的均值模版 ave2=fspecial('average',5); %产生5×5的均值模版 K = filter2(ave1,J)/255; %均值滤波3×3 L = filter2(ave2,J)/255; %均值滤波5×5 M = medfilt2(J,[3 3]); %中值滤波3×3模板 N = medfilt2(J,[4 4]); %中值滤波4×4模板 imshow(I); figure,imshow(J); figure,imshow(K); figure,imshow(L); figure,imshow(M); figure,imshow(N); 三、实验设备与软件 (1) IBM-PC计算机系统 (2) MatLab软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox) (3) 实验所需要的图片 四、实验内容与步骤 a) 调入并显示原始图像Sample2-1.jpg 。 b) 利用imnoise 命令在图像Sample2-1.jpg 上加入高斯(gaussian) 噪声 c)利用预定义函数fspecial 命令产生平均(average)滤波器

电源滤波电路工作原理详解

电源滤波电路工作原理详解 交流电经过二极管整流之后，方向单一了，但是大小（电流强度）还是处在不断地变化之中。这种脉动直流一般是不能直接用来给无线电装供电的。要把脉动直流变成波形平滑的直流，还需要再做一番“填平取齐”的工作，这便是滤波。换句话说，滤波的任务，就是把整流器输出电压中的波动成分尽可能地减小，改造成接近恒稳的直流电。 一.电容滤波电路 电容器是一个储存电能的仓库。在电路中，当有电压加到电容器两端的时候，便对电容器充电，把电能储存在电容器中；当外加电压失去（或降低）之后，电容器将把储存的电能再放出来。充电的时候，电容器两端的电压逐渐升高，直到接近充电电压；放电的时候，电容器两端的电压逐渐降低，直到完全消失。电容器的容量越 大，负载电阻值越大，充电和放电所需要的时间越长。这种电容带两端电压不能突变的特性，正好可以用来承担滤波的任务。 图5-9是最简单的电容滤波电路，电容器与负载电阻并联，接在整流器后面，下面以图5-9（a）所示半波整施情况说明电容滤波的工作过程。在二极管导通期间，e2向负载电阻R fz提供电流的同时，向电容器C充电，一直充到最大值。e2达到最大值以后逐渐下降；而电容器两端电压不能突然变化，仍然保持较高电压。这时，D受反向电压，不能导通，于是Uc便通过负载电阻R fz放电。由于C 和R fz较大，放电速度很慢，在e2下降期间里，电容器C上的电压降得不多。当e2下一个周期来到并升高到大于Uc时，又再次对电容器充电。如此重复，电容器C两端（即负载电阻R fz：两端）便保持了一个较平稳的电压，在波形图上呈 现出比较平滑的波形。 图5-10（a）（b）中分 别示出半波整流和全 波整流时电容滤波前 后的输出波形。 显然，电容量越大，滤 波效果越好，输出波形

中值和均值滤波算法

作业：对lean.raw文件，采用中值滤波和均值滤波，完成图象去噪 中值滤波： /************************************************************************* * * 函数名称： * MedianFilter() * * 参数: * LPSTR lpDIBBits - 指向源DIB图像指针 * LONG lWidth - 源图像宽度（象素数） * LONG lHeight - 源图像高度（象素数） * int iFilterH - 滤波器的高度 * int iFilterW - 滤波器的宽度 * int iFilterMX - 滤波器的中心元素X坐标 * int iFilterMY - 滤波器的中心元素Y坐标 * * 返回值: * BOOL - 成功返回TRUE，否则返回FALSE。 * * 说明: * 该函数对DIB图像进行中值滤波。 * ************************************************************************/ BOOL WINAPI MedianFilter(LPSTR lpDIBBits, LONG lWidth, LONG lHeight, int iFilterH, int iFilterW, int iFilterMX, int iFilterMY) { // 指向源图像的指针 unsigned char* lpSrc; // 指向要复制区域的指针 unsigned char* lpDst; // 指向复制图像的指针 LPSTR lpNewDIBBits; HLOCAL hNewDIBBits; // 指向滤波器数组的指针 unsigned char * aValue; HLOCAL hArray; // 循环变量 LONG i; LONG j; LONG k; LONG l; // 图像每行的字节数 LONG lLineBytes; // 计算图像每行的字节数 lLineBytes = WIDTHBYTES(lWidth * 8); // 暂时分配内存，以保存新图像 hNewDIBBits = LocalAlloc(LHND, lLineBytes * lHeight); // 判断是否内存分配失败 if (hNewDIBBits == NULL) { // 分配内存失败 return FALSE; } // 锁定内存 lpNewDIBBits = (char * )LocalLock(hNewDIBBits); // 初始化图像为原始图像 memcpy(lpNewDIBBits, lpDIBBits, lLineBytes * lHeight); // 暂时分配内存，以保存滤波器数组 hArray = LocalAlloc(LHND, iFilterH * iFilterW); // 判断是否内存分配失败 if (hArray == NULL) { // 释放内存 LocalUnlock(hNewDIBBits); LocalFree(hNewDIBBits); // 分配内存失败 return FALSE; }

各种电源滤波电路图及工作原理

各种电源滤波电路图及工作原理 在滤波电路中，主要使用对交流电有特殊阻抗特性的器件，如：电容器、电感器。本文将对各种形式的滤波电路进行分析。 一、滤波电路种类 滤波电路主要有下列几种：电容滤波电路，这是最基本的滤波电路；π型RC滤波电路；π型LC滤波电路；电子滤波器电路。 二、滤波原理 1.单向脉动性直流电压的特点图1（a）所示是单向脉动性直流电压波形，从图中可以看出，电压的方向性无论在何时都是一致的，但在电压幅度上是波动的，就是在时间轴上，电压呈现出周期性的变化，所以是脉动性的。 但根据波形分解原理可知，这一电压可以分解成一个直流电压和一组频率不同的交流电压，如图1（b）所示。在图1（b）中，虚线部分是单向脉动性直流电压U o中的直流成分，实线部分是U o中的交流成分。 图1：单向脉动性电压的分解

2.电容滤波原理根据以上的分析，由于单向脉动性直流电压可分解成交流和直流两部分。在电源电路的滤波电路中，利用电容器的“隔直通交”的特性和储能特性，或者利用电感“隔交通直”的特性可以滤除电压中的交流成分。图2所示是电容滤波原理图。 图2（a）为整流电路的输出电路。交流电压经整流电路之后输出的是单向脉动性直流电，即电路中的Uo 图2（b）为电容滤波电路。由于电容C1对直流电相当于开路，这样整流电路输出的直流电压不能通过C1到地，只有加到负载R L上。对于整流电路输出的交流成分，因C1容量较大，容抗较小，交流成分通过C1流到地端，而不能加到负载R L。这样，通过电容C1的滤波，从单向脉动性直流电中取出了所需要的直流电压+U。滤波电容C1的容量越大，对交流成分的容抗越小，使残留在负载R L上的交流成分越小，滤波效果就越好。 图2：电容滤波原理图