中值滤波算法

⑴ 跪求快速中值滤波算法matlab源代码

你注意了，imread(路径，'name.jpg'),我是以我电脑的图片给你做的，你运行时候，MATLAB路径要改到你需要处理图片的路径。

代码如下：

I=imread('11.jpg');%读取图像，

subplot(2,2,1),imshow(I);title('原图');%显示原图像

J=rgb2gray(I);%把彩色图像转化为灰度图像

subplot(2,2,2),imshow(J);title('灰度图');%显示灰度图像

J=imnoise(J,'salt&pepper',0.005);%加上椒盐噪声

subplot(2,2,3),imshow(J);title('椒盐噪声图');%显示加上椒盐的图像

H=medfilt2(J);%中值滤波

subplot(2,2,4),imshow(H);title('处理后图');%显示中值滤波后的图像

中值滤波器适合于椒盐滤波，均值滤波器适合于高斯噪声

希望能帮到你！

⑵ c语言中值滤波问题

1. 是规定做中值滤波的点不含边缘的点(取决于中值滤波窗口大小)。 2,对图像边缘部分的信息进行镜像处理。

⑶ VC中值滤波快速算法

unsigned char WINAPI GetMedianNum(unsigned char * bArray, int iFilterH,int iFilterW)
{
/* unsigned char m = mid(
mid(bArray[0],bArray[1],bArray[2]),
mid(bArray[3],bArray[4],bArray[5]),
mid(bArray[6],bArray[7],bArray[8]));
return m;*/
// 循环变量
int i;
int j;
int k;
// 中间变量
unsigned char bTemp;
int iFilterLen=iFilterH*iFilterW;
float average=0;//用于均值加速
//求均值
for (i=0;i<iFilterLen;i++)
{
average+=bArray[i];
}
average=average/iFilterLen;
unsigned char pixel_mid;
pixel_mid=bArray[(iFilterH-1)/2*iFilterW+(iFilterW-1)/2];//滤波窗口中心的取中值前的像素值

if (abs(average-pixel_mid)>10) //均值加速，其中“10”为原中值和均值之差，根据你的实际情况自行设置大小
//if(1) //不用均值加速时选此
{
//超快速中值法（本质就是伪中值法）
//行排列
if (0)
{
for (k = 0; k < iFilterH; k ++)
{
for (j = 0; j < iFilterH-1; j ++)
{
for (i = 0; i < iFilterW-1-j; i++)
{
number++;
if (bArray[i+iFilterH*k] > bArray[i+iFilterH*k+1])
{ // 互换
bTemp = bArray[i+iFilterH*k];
bArray[i+iFilterH*k] = bArray[i+iFilterH*k+1];
bArray[i+iFilterH*k+1] = bTemp;
}
}

还有什么疑问，把邮箱发给我。

⑷ 请问中值滤波与均值滤波各自的优缺点

均值滤波和中值滤波的内容非常基础，均值滤波相当于低通滤波，有将图像模糊化的趋势，对椒盐噪声基本无能为力。中值滤波的优点是可以很好的过滤掉椒盐噪声，缺点是易造成图像的不连续性。通过下面三张图可以清楚看到以上两种滤波方法的差异。

利用均值滤波处理后，椒盐噪声被处理成了小的气泡，但与此同时图像开始变得模糊。

拓展资料：

中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。方法是用某种结构的二维滑动模板，将板内像素按照像素值的大小进行排序，生成单调上升(或下降)的为二维数据序列。二维中值滤波输出为g(x,y)=med{f(x-k,y-l),(k,l∈W)} ，其中，f(x,y)，g(x,y)分别为原始图像和处理后图像。W为二维模板，通常为3*3，5*5区域，也可以是不同的的形状，如线状，圆形，十字形，圆环形等。

均值滤波也称为线性滤波，其采用的主要方法为邻域平均法。线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值，即对待处理的当前像素点(x，y)，选择一个模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点(x，y)，作为处理后图像在该点上的灰度g(x，y)，即g(x，y)=1/m ∑f(x，y) m为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。

⑸ 有哪些措施可以提高中值滤波算法的速度

中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值.
中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。方法是用某种结构的二维滑动模板，将板内像素按照像素值的大小进行排序，生成单调上升（或下降）的为二维数据序列。二维中值滤波输出为g（x,y）=med{f(x-k,y-l),(k,l∈W)} ，其中，f(x,y)，g(x,y)分别为原始图像和处理后图像。W为二维模板，通常为3*3，5*5区域，也可以是不同的的形状，如线状，圆形，十字形，圆环形等。

⑹ 中值滤波

中值滤波是把所取范围内所有像素的值取平均，然后设置为当前像素的值，例如，如果当前像素位置为（3, 3），那么就是把以它为中心的3*3范围的像素值取平均设置为（3，3）的值

是每个像素都是这样处理的~
也就是说，你不能直接在原图像上改，而是要新建一个图像来做~

⑺ 中值滤波的定义

中值滤波对脉冲噪声有良好的滤除作用，特别是在滤除噪声的同时，能够保护信号的边缘，使之不被模糊。这些优良特性是线性滤波方法所不具有的。此外，中值滤波的算法比较简单，也易于用硬件实现。所以，中值滤波方法一经提出后，便在数字信号处理领得到重要的应用。
中值滤波方法：对一个数字信号序列xj(-∞<j<∞)进行滤波处理时，首先要定义一个长度为奇数的L长窗口，L=2N+1，N为正整数。设在某一个时刻，窗口内的信号样本为x(i-N)，…，x(i)，…，x(i+N)，其中x(i)为位于窗口中心的信号样本值。对这L个信号样本值按从小到大的顺序排列后，其中值，在i处的样值，便定义为中值滤波的输出值，写为如图1.
中值滤波是在“最小绝对误差”准则下的最优滤波。
在实际应用中，随着所选用窗口长度的增加，滤波的计算量将会迅速增加。因此，寻求中值滤波的快速算法，是中值滤波理论的一个重要研究内容。中值滤波的快速算法，一般采用下述三种方式：①直方图数据修正法；②样本值二进制表示逻辑判断法；③数字和模拟的选择网络法。
对中值滤波的理论研究，还集中于统计特性分析和根序列的描述方面。当一个信号序列经一特定窗口长度的中值滤波反复处理后，它会收敛于某一个不再变化的序列，这个序列称为中值滤波的根序列。根序列是描述中值滤波特性的一个重要概念。通过对根序列结构的研究，可以确定原信号序列中，哪些成分可以经中值滤波后保留下来，哪些成分将被抑制。这对确定中值滤波器的窗口长度，提供了重要依据。用VLSI实现的中值滤波器芯片，可供实时处理中应用。

⑻ 何谓中值滤波有何特点

中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序，用其中值代替窗口中心象素的原来灰度值，它是一种非线性的图像平滑法，它对脉冲干扰级椒盐噪声的抑制效果好，在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊。

中值滤波经常用于去除图像或者其它信号中的噪声。这个设计思想就是检查输入信号中的采样并判断它是否代表了信号，使用奇数个采样组成的观察窗实现这项功能。观察窗口中的数值进行排序，位于观察窗中间的中值作为输出。然后，丢弃最早的值，取得新的采样，重复上面的计算过程。

(8)中值滤波算法扩展阅读：

中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。方法是用某种结构的二维滑动模板，将板内像素按照像素值的大小进行排序，生成单调上升（或下降）的为二维数据序列。

⑼ 中值滤波算法处理数字图像，去除椒盐噪声，图像变清晰，次数越多图像越模糊，但是怎么变回去呢求反过程

中值滤波是非线性的，这个过程不可逆，如果你非常了解中值滤波的原理，应该是知道的。
要是真的想要返回去的话，可以试一下为每次中值滤波后的数据开辟新的内存，想返回的话就从内存中提取前一步的数据。