实现KNN(K近邻平滑滤波器)
来源:互联网 发布:算法工程师自学 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 08:48
要求:算法实现为函数[im]=KNN_denoise (I,K,N),其中I为读入的图像矩阵;K为最近邻个数,N为模板大小参数(N*N)。
参考测试代码:
I = imread('peppers.png');[im]=KNN_denoise(I,9,5); figure, imshow(im);
function [im] = KNN_denoise(I, K, N)% I = [1 3 2 3 2 1 2; 1 2 1 4 3 3 2; 1 10 2 3 4 4 2; % 5 2 6 18 8 7 3; 5 5 7 0 8 8 5; 5 6 7 8 9 9 8; % 4 5 6 8 8 6 7];% K=9;% N=5;I = imnoise(I,'salt & pepper');figure,imshow(I);[m, n] = size(I);s = ceil(N/2);d = fix(N/2);i_e = m-s+1;j_e = n-s+1;for i=s:i_e for j=s:j_e B = I(i-d:i+d, j-d:j+d); %B为取N*N的模板 A = reshape(B, 1, []);%把B变成一维放到A中,是为了方便使用sort函数(我可以想到的方法) [val, id] = sort(abs(A-I(i, j))); %按离I(i,j)的距离由近到远排序 for k=2:1+K t = k-1; C(t,1) = A(1, id(1, k));%去掉I(i,j)本身,取K个放到C中 end I(i, j) = round(mean(C));%求均值 endendim = I;
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