急,求匯編語(yǔ)言編程:中值濾波和均值濾波

均值濾波和中值濾波屬于空域圖像增強(qiáng)的處理方法，均值濾波去麻點(diǎn)，中值濾波保邊緣。要進(jìn)行均值濾波首先要生成一個(gè)3x3矩陣。算法運(yùn)算窗口一般采用奇數(shù)點(diǎn)的鄰域來(lái)計(jì)算中值，最常用的窗口有3X3和5X5模型。

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通過下面三張圖可以清楚看到以上兩種濾波方法的差異。原圖是含有椒鹽噪聲的圖像 利用中值濾波處理后，椒鹽噪聲幾乎完全被去除掉 利用均值濾波處理后，椒鹽噪聲被處理成了小的氣泡，但與此同時(shí)圖像開始變得模糊。

將這兩個(gè)文件放在同一個(gè)文件夾下，然后在 matlab 中運(yùn)行 test_medfilter.m 即可。 將這兩個(gè)文件放在同一個(gè)文件夾下，然后在 matlab 中運(yùn)行 test_medfilter.m 即可。

數(shù)字圖像處理濾波的問題,要詳細(xì)過程

1、空域?yàn)V波是指圖像平面本身，這類方法直接對(duì)圖像的像素進(jìn)行處理。

2、在數(shù)字圖像中，高頻信號(hào)是指圖像變化劇烈的部分，例如邊緣、噪聲等；低頻信號(hào)是指圖像中像素值變化平緩的部分。所謂低通就是留下低頻信號(hào)，濾掉高頻信號(hào)。

3、都是二值圖）進(jìn)行預(yù)處理，建議使用中值濾波和形態(tài)學(xué)結(jié)合最后把零散的圖片處理成一個(gè)大的物體對(duì)這個(gè)物體進(jìn)行位置識(shí)別，建議使用findcontour等方法這樣就知道了這個(gè)物體的坐標(biāo)最后這個(gè)鳥就識(shí)別出來(lái)了。

4、分割過程將一幅圖像劃分為其組成部分或目標(biāo)。通常，自動(dòng)分割是數(shù)字圖像處理中最困難的任務(wù)之一。成功地把目標(biāo)逐一分割出來(lái)是一個(gè)艱難的分割過程。通常，分割越準(zhǔn)確，識(shí)別越成功。

5、* 濾波過程： 在圖像中依次將濾波器對(duì)齊圖像的像素 做卷積(相應(yīng)像素與k乘，最后求和) 將結(jié)果賦值給濾波器中間位置對(duì)應(yīng)的圖像像素* 邊緣問題 ：因?yàn)闉V波器無(wú)法超出圖像范圍，所以邊緣無(wú)法濾波。

6、數(shù)字濾波無(wú)需其他的硬件成本，只用一個(gè)計(jì)算過程，可靠性高，不存在阻抗匹配問題。尤其是數(shù)字濾波可以對(duì)頻率很低的信號(hào)進(jìn)行濾波，這是模擬濾波器做不到的。

求個(gè)單片機(jī)AD口采樣值軟件濾波的代碼?加權(quán)平均法!!

1、加權(quán)遞推平均濾波法 / coe數(shù)組為加權(quán)系數(shù)表，存在程序存儲(chǔ)區(qū)。

2、當(dāng)然還有限幅濾波（就是設(shè)電壓上下限）、平均數(shù)（去最大值和最小值，再求平均值）等數(shù)字濾波法，單片機(jī)做檢測(cè)電壓值一般都要用數(shù)字濾波。

3、普通單片機(jī)雙精度乘法運(yùn)算每秒可完成十萬(wàn)次以上，足可滿足要求。這種測(cè)量做軟件濾波一般說來(lái)沒啥必要性。一般電量計(jì)量芯片對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)正弦波才能保證精度，真有效值測(cè)量正是為克服這些測(cè)量?jī)x器的缺點(diǎn)而誕生的。

4、首先要確定被 采樣信號(hào) 的周期，幅值，形狀等，用單片機(jī)判別該波形的起始點(diǎn)（過零點(diǎn)），設(shè)好 采樣頻率 即可得到該波形的正直AD數(shù)據(jù)。如果該波形相對(duì)于X軸是對(duì)稱的，那就可得出全部波形參數(shù)了。

5、最后還得做濾波：硬件濾波軟件濾波硬件———采樣口到AD口之間要加濾波電路，最簡(jiǎn)單的RC濾波也可，串個(gè)1K的電阻，下拉一個(gè)30pF的電容，有條件的可以做有源的，加個(gè)電壓跟隨。

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