【摘要】：一般情况下，不改变自适应滤波器的结构。而自适应滤波器的系数是由自适应算法更新的时变系数，即其系数自动连续地适应于给定信号，以获得期望响应。由此可知，我们可以通过使用能够根据被滤波区域的图像特性自适应的滤波器来复原图像，MATLAB图像处理工具箱中提供了自适应噪声滤波函数adpmedian()。图3－6虽然已经降低了噪声，但模糊和失真，图3－8是用自适应噪声滤波函数adpmedian()调整后的图像，消除了部分模糊和失真。
3.2.2 自适应噪声滤波器
根据环境的改变，使用自适应算法来改变滤波器的参数和结构。这样的滤波器就称之为自适应滤波器。一般情况下，不改变自适应滤波器的结构。而自适应滤波器的系数是由自适应算法更新的时变系数，即其系数自动连续地适应于给定信号，以获得期望响应。自适应滤波器的最重要的特征就在于它能够在未知环境中有效工作，并能够跟踪输入信号的时变特征。
由此可知，我们可以通过使用能够根据被滤波区域的图像特性自适应的滤波器来复原图像，MATLAB图像处理工具箱中提供了自适应噪声滤波函数adpmedian()。图3－6虽然已经降低了噪声，但模糊和失真，图3－8是用自适应噪声滤波函数adpmedian()调整后的图像，消除了部分模糊和失真。程序代码如下:
f=adpmedian(g3，7);
figure，imshow(f)。
图3－8
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
