MATLAB的答案

如何模糊图像

517意见（过去30天）
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豪尔赫·奥尔蒂斯
豪尔赫·奥尔蒂斯 2019年3月16日
  • 2
编辑： 乔希雅西希2021年6月13日
写一个名为 模糊 这会模糊输入图像。函数的调用方式如下:
输出=模糊（IMG，W）;
在哪里 IMG. ，输入图像是0和255之间的灰度像素值的二维矩阵。通过平均每个像素附近的像素值来执行模糊。具体地，输出像素值是大小的方形子矩阵中的像素的平均值 2 w + 1 给定像素位于中心位置。例如,如果 w 是1，然后我们使用3x3矩阵，即，我们平均给定像素和本身的所有相邻像素。当模糊矩阵的部分落在图像外时，仅使用有效像素。例如，对应的模糊值 w = 1 at index(1,1)将是元素(1,1)，(1,2)，(2,1)和(2,2)的均值 IMG. 和输出 输出 的类型 uint8. ．
你可以下载 在这里测试图像 在MATLAB中使用。
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萨纳哈菲兹
萨纳哈菲兹 2021年6月5日
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答案(13)

Dipesh Poudel.
Dipesh Poudel. 2020年4月9日
功能[输出] =模糊（A，W）
[row col] = size(A);
a = uint8（a）;
B =南(大小(A) + (2 * w));
B (w + 1: end-w w + 1: end-w) =一个;
输出= 0 * a;
为i = w + 1：行+ w
为j = w + 1:坳+ w
tmp = B(我:我+ w, j-w: j + w);
输出(我,j-w) =意味着(tmp (~ isnan (tmp)));
结束
结束
输出= UINT8（输出）;
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图像分析师
图像分析师 于2021年2月11日
您的myblur（）函数需要RGB映像需要调用IMSPLIT（）并调用您的模糊（），涉及单色图像：
功能blurredRGBImage = MyBlur(rgbImage, windowWidth)
%分成单独的颜色通道。
[Redchannel，GreenChannel，Bluechannel] = Imsplit（RGBimage）;
%单独模糊每个颜色通道。
blurredR = blur(redChannel, windowWidth);
bluredg = blur(greenChannel, windowWidth);
blurredB = blur(blueChannel, windowWidth);
％重组成单个RGB图像。
blurredRGBImage = cat(3, blurredR, blurredG, blurredB);
然后调用它:
rgbimage = imread（'peppers.png')；
blurredRGBImage = uint8(MyBlur(rgbImage, 9));
imshow (blurredRGBImage)

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Yaksha SJ
Yaksha SJ 2020年5月10日
功能w =模糊(img)
%转换为double进行计算
imgD =双(img);
[row, col] = size(img);
Out = Zeros（行，Col）;
为2 = 1:行
为jj = 1:坳
％获取子替代品的索引
r1 = ii-w;
R2 = II + W;
C1 = JJ-W;
C2 = JJ + W;
测试索引是否有效
%如果没有，设置为有效的最小/最大
如果R1 <1
r1 = 1;
结束
如果r2>行
r2 =行;
结束
如果c1 < 1
C1 = 1;
结束
如果c2 >坳
c2 = col;
结束
获得子矩阵并将平均值赋给输出像素
stickline (c = 0, c = 0, c, c)， colorred;
(二世,jj) =意味着(m (:));
结束
结束
%转换回uint8
= uint8(出);
结束
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8月阿加瓦尔
8月阿加瓦尔 2020年5月14日
嘿，如果我在代码的最后一段生产此更改，我会得到错误：
原代码：
获得子矩阵并将平均值赋给输出像素
stickline (c = 0, c = 0, c, c)， colorred;
(二世,jj) =意味着(m (:));
结束
结束
%转换回uint8
= uint8(出);
结束
修改代码:
获得子矩阵并将平均值赋给输出像素
stickline (c = 0, c = 0, c, c)， colorred;
OUT（II，JJ）= UINT8（平均值（m（:)））;％uint8转换在这里自身百分比
结束
结束
结束
这个错误说 变量输出必须是数据类型UINT8。它目前是双倍的。
我是matlab的新手。我无法理解转换时的错误，我在更改的代码中的方式。请帮忙

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KSSV
KSSV 2019年3月16日
编辑：KSSV 2019年3月16日
我= imread（'peppers.png'） ；
为我= 1：3
I（：：，i）= uint8（conv2（i（：，：，i），一个（20）/ 20 ^ 2，“相同”））;
结束
imshow（i）;
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图像分析师
图像分析师 2020年6月23日
什么代码?豪尔赫或KSSV的吗?或者在页面上出现代码的其他众多地方之一?

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图像分析师
图像分析师 2019年3月16日
你的函数可以调用内置函数conv2()或imfilter()吗?
如果不是，看，并适应，我附加的手动卷积程序。
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图像分析师
图像分析师 2019年3月22日
好吧，你选择的解决方案不是很强大，但它将工作 一些 案件，并非所有情况。

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Jaimin Motavar.
Jaimin Motavar. 2019年7月4日
有人能帮我找出这个代码中有什么问题吗?
功能输出=模糊（IMG，W）
B =双（IMG）;
[m，n] =尺寸（b）;
w + k = 2 * 1;
为我= 1：m
为j = 1: n
p =我给(k / 2);
q = i +修复(k / 2);
r = j-fix (k / 2);
s = j +修复（k / 2）;
如果P <1
p = 1;
结束
如果q > m
q = m;
结束
如果R <1
r = 1;
结束
如果S> N.
s = n;
结束
a = b（[p：q]，[r：s]）;
B (i, j) =意味着((:));
结束
结束
输出= uint8 (B);
结束
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沃尔特·罗伯森
沃尔特·罗伯森 2019年7月23日
您正在覆盖B中的输入数据，因此您的计算，所以您的计算基于上面的已经平滑的像素，而不是上方的原始像素上方和左侧。

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Brandon McLaughlin.
Brandon McLaughlin. 2019年7月22日
帮助！我几乎完成了这门课程，但由于某种原因，我无法让这个功能工作。我有我的代码，但它一直在说我做错了。我究竟做错了什么？
功能输出=模糊（IMG，W）
img =双(img);
d = w * 2 + 1
s =大小(img)
输出= []
为r = 1：D：S（1）
行= [];
为C = 1：D：S（2）
如果R +w<=s(1) && c+w<=s(2) && R -w>=1 && c-w>=1
tot = sum（sum（img（（r-w）:( r + w），（c-w）:( c + w））））​​））;
val =合计/ (d * d);
nxt = =（d，d）;
NXT（1：结束，1：结束）= val;
行= [行nxt];
eleesif.C + W <= S（2）&& r-w> = 1 && c-w> = 1
合计=总和(总和(img ((r w):最终,(北京市):(c + w))));
val = tot /（d *（s（1）-r + w））;
nxt = ((s (1) - r + w), d);
NXT（1：结束，1：结束）= val;
行= [行nxt];
eleesif.R +w<=s(1) && R -w>=1 && c-w>=1
合计=总和(总和(img ((r w): (r + w),(北京市):结束)));
val = tot /（d *（s（2）-c + w））;
nxt = 1 (d (s (2) - c + w));
NXT（1：结束，1：结束）= val;
行= [行nxt];
eleesif.r + w <= s（1）&& c + w <= s（2）&& r-w> = 1
tot = sum（sum（img（（r-w）:( r + w），1：（c + w））））​​）））;
val =合计/ (d * (c + w));
nxt = 1 (d (c + w));
NXT（1：结束，1：结束）= val;
行= [行nxt];
eleesif.r + w <= s（1）&& c + w <= s（2）&& c-w> = 1
合计=总和(总和(img (1: (r + w),(北京市):(c + w))));
val =合计/ (d * (r + w));
nxt的= ((r + w), d);
NXT（1：结束，1：结束）= val;
行= [行nxt];
eleesif.r + w <= s（1）&& c + w <= s（2）
合计=总和(总和(img (1: (r + w), 1: (c + w))));
val =合计/ ((r + w) * (c + w));
NXT =（（c + w），（r + w））;
NXT（1：结束，1：结束）= val;
行= [行nxt];
eleesif.r w > = 1 & &北京市> = 1
合计=总和(总和(img ((r w):最终,(北京市):结束)));
val = tot /（（s（1）-r + w）*（s（2）-c + w））;
nxt = =（（s（1）-r + w），（s（2）-c + w））;
NXT（1：结束，1：结束）= val;
行= [行nxt];
eleesif.r + w < = s(1) & &北京市> = 1
tot = sum（sum（img（1：（r + w），（c-w）：结束））））;
val = tot /（（r + w）*（s（2）-c + w））;
nxt = ((r + w), (s (2) - c + w));
NXT（1：结束，1：结束）= val;
行= [行nxt];
eleesif.c + w < = s (2) & & r w > = 1
合计=总和(总和(img ((r w):最终,1:(c + w))));
val = tot /（（s（1）-r + w）*（c + w））;
nxt = ((s (1) - r + w), (c + w));
NXT（1：结束，1：结束）= val;
行= [行nxt];
结束
结束
输出=(输出;行);
结束
行= []
S2 =大小（输出）
如果S2（1）
为C = 1：D：S（2）
如果C + w <= s（2）&& c-w> = 1
tot = sum（sum（s2（1）+1）：s（1），（c-w）:( c + w））））​​））;
Val = Tot /（（s（1）-s2（1））* d）;
nxt = =（（s（1）-s2（1）），d）;
NXT（1：结束，1：结束）= val;
行= [行nxt];
eleesif.c + w < = s (2)
tot = sum（sum（s2（1）+1）：s（1），1：（c + w））））​​）））;
val =合计/ ((s (1) s2 (1)) * (c + w));
nxt = ((s (1) s2 (1)), (c + w));
NXT（1：结束，1：结束）= val;
行= [行nxt];
eleesif.北京市> = 1
合计=总和(总和(img ((s2(1) + 1):(1),(北京市):结束)));
Val = Tot /（（s（1）-s2（1））*（S2（2）-C + W））;
nxt = =（（s（1）-s2（1）），（s2（2）-c + w））;
NXT（1：结束，1：结束）= val;
行= [行nxt];
结束
结束
输出=(输出;行);
结束
行= []
col = []
s3 =大小(输出)
如果S3（2）
为r = 1：D：S（1）
如果r + w < = s (1) & & r w > = 1
tot = sum（sum（（r-w）:( r + w），（s3（2）+1）：s（2）））））;
val = tot /（d *（s（2）-s3（2））））;
nxt =（d，（s（2）-s3（2）））））;
NXT（1：结束，1：结束）= val;
col = [col; nxt];
eleesif.r + w <= s（1）
合计=总和(总和(img (1: (r + w), (s3 (2) + 1): s (2))));
val = tot /（（r + w）*（s（2）-s3（2））））;
nxt = ((r + w), (s (2) s3 (2)));
NXT（1：结束，1：结束）= val;
col = [col; nxt];
eleesif.r w > = 1
tot = sum（sum（（r-w）:( r + w），（s3（2）+1）：s（2）））））;
val = tot /（（s3（1）-r + w）*（s（2）-s3（2））））;
nxt = ((s3 (1) - r + w) (s (2) s3 (2)));
NXT（1：结束，1：结束）= val;
col = [col; nxt];
结束
结束
s4 =大小(col)
如果S4（1）
tot = sum（sum（s2（1）+1）：s（1），（s3（2）+1）：s（2）））））;
val = tot /（（s（1）-s2（1））*（s（2）-s3（2）））;
nxt = = =（（s（1）-s2（1）），（s（2）-s3（2））））;
NXT（1：结束，1：结束）= val;
col = [col; nxt];
结束
输出= [输出COL];
结束
输出= UINT8（输出）;
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图像分析师
图像分析师 2019年8月1日
很高兴你弄清楚了。

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图像分析师
图像分析师 2019年7月23日
查看我的手动卷积例程，附加。
shreyansh pitroda
shreyansh pitroda 2020年4月29日
%%可以找到此代码中的错误
功能[输出]=模糊(img, w)
img = uint8 (img);
[A，B] =大小（IMG）;
输出= 0 (a, b);
h = 2 * w + 1;
为我= 1:a
为J = 1：B-H
value = img（i：（h + i-1），j：（h + j-1））;
输出（i，j）=均值（值（:)）;
结束
结束
= uint8输出(输出);
结束
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萨纳哈菲兹
萨纳哈菲兹 2021年6月5日
非常感谢! !

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大卫·冈萨雷斯
功能输出=模糊（IMG，W）
镜像= -1* size(img) + 2*w;
镜子（W + 1：终端W，W + 1：end-W）= IMG;
输出= 0(大小(img));
为II = W + 1：尺寸（镜子，1）-W
为JJ = W + 1：尺寸（镜像，2）-W
submatrix =镜像（II-W：II + W，JJ-W：JJ + W）;
sum_values =总和(子矩阵(余子式> = 0));
有效=总和(子矩阵(:)> = 0);
输出(ii-w jj-w) = sum_values /有效;
结束
结束
= uint8输出(输出);
迪夫Ratna
迪夫Ratna 20月25日
我被自己想到了......
我知道它太长了..
功能Out =模糊(img, w)
temp = img;
s =大小(img);
如果S（1）> W && S（2）> W
% 1
为我= 1：w
为j = 1：w
temp（i，j）= sum（sum（img（1：i + w，1：j + w））'）/（（i + w）*（j + w））;
结束
结束
% 2
为我= 1：w
为J = w+1: s(2)-w
临时(i, j) =(金额总和(img(1:我+ w, j-w: j + w))”)/ ((i + w) * (w + w + 1);
结束
结束
% 3
为我= 1：w
为J = s(2)-w+1: s(2)
临时(i, j) =总和(总和(img(1:我+ w, j-w: s (2 )))') / (( 我+ w) * (s (2) - j + 1 + w));
结束
结束
% 4
为i = w + 1：s（1）-w
为j = 1：w
Temp（i，j）= sum（sum（img（i-w：i + w，1：j + w））'）/（（w + w + 1）*（j + w））;
结束
结束
％5
为i = w + 1：s（1）-w
为J = w+1: s(2)-w
temp（i，j）= sum（sum（img（i-w：i + w，j-w：j + w））'）/（（w + w + 1）*（w + w + 1））;
结束
结束
% 6
为i = w + 1：s（1）-w
为J = s(2)-w+1: s(2)
临时(i, j) =总和(总和(img(我:我+ w, j-w: s (2 )))') / (( w + w + 1) * (s (2) - j + 1 + w));
结束
结束
% 7
为I = s(1)-w+1: s(1)
为j = 1：w
temp (i,j) = sum(sum(img(i-w:s(1) , 1:j+w))') / ((s(1)-i+1+w)*(j+w));
结束
结束
% 8
为I = s(1)-w+1: s(1)
为J = w+1: s(2)-w
temp (i,j) = sum(sum(img(i-w:s(1) , j-w:j+w))') / ((s(1)-i+1+w)*(w+w+1));
结束
结束
% 9
为I = s(1)-w+1: s(1)
为J = s(2)-w: s(2)
临时(i, j) =总和(总和(img(我:(1),j-w: s (2 )))') / (( (1) - i + 1 + w) * (s (2) - j + 1 + w));
结束
结束
结束
出=温度;
结束
1评论
Para Preethi.
Para Preethi. 2021年1月22日
这不起作用

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Chandrashekhar Dhangar
Chandrashekhar Dhangar 于2020年7月16日
％可以帮助这个问题吗？
％ERROR =变量输出具有错误的值。
％用5x5 uint8矩阵测试，其中所有255-s都在第一行和最后行和列和零中，而w = 1
功能输出=模糊（IMG，W）
[m，n] =尺寸（IMG）;
我=双(img);
S = 0 (2 * w + 1, 2 * w + 1);
出=零（m，n）;
为i = 1: m
为j = 1: n
为u = 1：2 * w + 1
为v = 1：2 * w + 1
如果I-W> 0 && J-W> 0 && I-W + U-1 <= M && J-W + V-1 <= n
年代(u, v) = im(我+ u-1 j-w +它们);
其他的
s（U，V）= 0;
结束
结束
结束
出（i，j）= sum（s（：））/（2 * w + 1）^ 2;
结束
结束
输出= UINT8（OUT）;
结束
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萨纳哈菲兹
萨纳哈菲兹 2021年6月2日

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aniket GIRI
aniket GIRI 于2020年7月18日
Function out =模糊(img,w)
%转换为double进行计算
imgD =双(img);
[row, col] = size(img);
Out = Zeros（行，Col）;
对于II = 1：行
对于JJ = 1：Col
％获取子替代品的索引
r1 = ii-w;
R2 = II + W;
C1 = JJ-W;
C2 = JJ + W;
%测试索引是否有效%如果不有效，设置为有效的min/max
如果1 < 1
r1 = 1;
结束
如果r2 >行
r2 =行;
结束
如果c1 <1
C1 = 1;
结束
如果c2> col
c2 = col;
结束
获得子矩阵并将平均值赋给输出像素
stickline (c = 0, c = 0, c, c)， colorred;
(二世,jj) =意味着(m (:));
结束
结束
%转换回uint8
= uint8(出);
结束
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图像分析师
图像分析师 2020年7月23日
如果第一行是1，那么第w行是0或负的。你不能从第一行开始，除非你检查窗口将关闭图像的情况下，在这种情况下，你必须截断窗口。请参阅我附加的手动卷积。

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乔希雅西希
乔希雅西希 2021年6月13日
编辑：乔希雅西希 2021年6月13日
这就是我所做的，它的工作。请不要直接复制它，因为你只会伤害自己。希望在决定采取什么方法时有助于：
功能输出=模糊（IMG，W）
%保存img的尺寸
y =大小(img, 1);
x =尺寸（IMG，2）;
％制作重复的IMG进行修改
imgdup = img;
％创建了所有-1的较大矩阵，与图像加上边框的大小相同
b = 1 (y + 2 * w,x + 2 * w) * -1;
％复制IMG在更大的矩阵内
BSQUARE（（W + 1）：END-W，W + 1：END-W）= IMG;
为我= 1：y
为j = 1: x
％为单个像素制作一个小矩阵加上其周围像素
Pixelraw = bsquare([i:2 * w + i]，[j:2 * w + j]);
％在忽略-1时计算小矩阵中的平均值
Pixelavg = mean(pixelraw(pixelraw ~= -1));
％将平均值复制到重复图像中的单个像素
imgdup (i, j) = pixelavg;
结束
结束
％将重复图像转换为unint8并分配给输出
输出= UINT8（IMGDUP）;

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