该存储库包含与RWTH亚琛大学举办的“图像处理的数学基础”和“图像处理的各种方法”讲座相对应的编程练习。示例已在Ubuntu 12.04上使用MatLab 2014b进行了测试，基于OpenCV 2.4构建。C++示例使用CMake构建。有关Lenna图像的详细信息，请参阅许可证。
Matlab程序中断代码-数学图像处理实现和示例
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读取图像：加载需要处理的原始图像A。
定义模板大小：选择模板参数n，确定滤波区域。
执行滤波操作：使用模板在图像上进行均值滤波，计算每个模板区域内像素的平均值并赋予中心像素。
输出结果：生成并显示滤波后的图像mg。
该程序能有效平滑图像，减少噪声，同时保留主要结构特征，适用于各种图像平滑处理。
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以下是一些常用的图像处理函数：
imread('图像文件名')：读取图像文件。
imshow(图像变量)：显示图像。
imwrite(图像变量, '保存文件名')：保存图像。
您可以直接在 Matlab 命令窗口中输入这些函数，并根据需要修改参数。
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