MATLAB图像滤波工具箱 - 空间域与频域滤波算法合集

资 源 简 介

该工具箱提供完整的图像滤波函数库，涵盖多种空间域和频域滤波算法，支持灰度和彩色图像处理。用户通过简单函数调用即可快速实现滤波操作，提升图像处理效率。

详 情 说 明

MATLAB图像滤波工具箱 (ImageFilterToolbox)

项目介绍

MATLAB图像滤波工具箱是一个功能完整的图像滤波函数库，集成了多种经典的空间域与频域滤波算法。用户只需将工具箱添加到MATLAB路径中，即可通过简单的函数调用实现各类图像滤波操作。该工具箱支持灰度图像与彩色图像处理，提供可调节的滤波参数，并包含结果可视化对比功能，便于教学演示与算法研究。

功能特性

• 丰富的滤波算法：包含均值滤波、中值滤波、高斯滤波、拉普拉斯滤波、Sobel边缘检测、差分高斯(DOOG)多尺度滤波等多种空间域与频域算法。
• 灵活的输入支持：支持常见图像格式（JPG, PNG, BMP等），可处理二维灰度图像与三维彩色图像。
• 参数可定制：允许用户调整滤波核大小、标准差等关键参数，适应不同应用场景。
• 多种边界处理：提供零填充、镜像填充、复制填充等边界处理选项，减少边缘效应。
• 全面输出结果：输出滤波后图像、可选滤波核可视化图形、处理报告（参数与耗时）及原图与结果的对比显示界面。

使用方法

1. 添加工具箱路径

在MATLAB命令行中执行以下命令，将工具箱添加到搜索路径： ``matlab addpath(genpath('ImageFilterToolbox根目录路径'));

1. 基本函数调用

使用主函数进行图像滤波： `matlab % 读取图像 img = imread('example.jpg'); % 调用滤波函数（以高斯滤波为例） filtered_img = main(img, 'gaussian', 'KernelSize', 5, 'Sigma', 1.5);

1. 参数调整示例

可通过键值对参数灵活控制滤波行为： `matlab % 自定义参数的高斯滤波 result = main(img, 'gaussian', 'KernelSize', 9, 'Sigma', 2.0, 'Padding', 'replicate'); % 使用DOOG多尺度滤波 result = main(img, 'doog', 'Scales', [1 2 3], 'Orientation', pi/4);

1. 结果可视化

启用对比显示功能可同时查看原图与滤波结果： ``matlab [filtered_img, report] = main(img, 'sobel', 'Display', true);

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox
• 内存建议：处理大图像时建议4GB以上可用内存

文件说明

主程序文件封装了工具箱的核心功能，负责协调图像读取、参数解析、算法调度与结果输出。它实现了统一的用户接口，能够根据输入的滤波类型自动选择相应算法，并集成边界处理、核函数生成、二维卷积计算等底层操作。此外，该文件还管理着滤波过程的可视化输出与处理报告的生成，确保用户获得完整的滤波分析结果。