【摘录】中值滤波器 ( Median Filter ) C++ 实现

http://blog.csdn.net/hhygcy/archive/2009/07/06/4325462.aspx

有了前面一个均值滤波器的基础， 在看中值滤波器就不是很容易继续了。均值滤波是像素周围的33的像素做平均值操作， 那么中值就是在33中的像素中寻找中值。 来看这样一个描述图（无图无真相）

这把可以清晰地看到， 这里有6，2，0，3，97，4，19，3，10这些像素， 然后中间的这些像素值就被这些像素的中位数也就是中值取代了。为了满足和前面一篇文章的格式相对应， 我们马上进入下一个单元， 来看看在平滑和降噪方面的功效！

原图1 中值滤波之后

噪声图(5%) 中值滤波后：

非常impressive的一点在这里就可以看出来了， 很明显中值滤波不仅是图像变得平滑，同时去除了椒盐噪声(图像最外圈的像素没有去除掉只是因为我没有从0-width处理而已)。从这里中值的逻辑来看， 我们做中值操作的时候， 那么白色(255)和黑色(0)因为是最大最小值， 除非周围的颜色都是黑色或者白色，不然一般都会被剔除掉， 这就是和均值最大的不同！ 所以在效果上要好很多。一般来说这个中值滤波是去除椒盐噪声的非常理想的选择。

一样的，最后还是贴一段我运行的代码：

view plaincopy to clipboardprint?
1. /
2. method to remove noise from the corrupted image by median value
3. @param corrupted input grayscale binary array with corrupted info
4. @param smooth output data for smooth result, the memory need to be allocated outside of the function
5. @param width width of the input grayscale image
6. @param height height of the input grayscale image
7. /
8. voidmedianFilter (unsignedchar corrupted, unsignedchar smooth,intwidth,intheight)
9. {
10.
11. memcpy ( smooth, corrupted, widthheightsizeof(unsignedchar) );
12. for(intj=1;j<height-1;j++)
13. {
14. for(inti=1;i<width-1;i++)
15. {
16. intk = 0;
17. unsignedcharwindow[9];
18. for(intjj = j - 1; jj < j + 2; ++jj)
19. for(intii = i - 1; ii < i + 2; ++ii)
20. window[k++] = corrupted[jj * width + ii];
21. // Order elements (only half of them)
22. for(intm = 0; m < 5; ++m)
23. {
24. intmin = m;
25. for(intn = m + 1; n < 9; ++n)
26. if(window[n] < window[min])
27. min = n;
28. // Put found minimum element in its place
29. unsignedchartemp = window[m];
30. window[m] = window[min];
31. window[min] = temp;
32. }
33. smooth[ jwidth+i ] = window[4];
34. }
35. }
36. }

原文链接: https://www.cnblogs.com/IamEasy_Man/archive/2010/08/17/1801480.html

欢迎关注

微信关注下方公众号，第一时间获取干货硬货；公众号内回复【pdf】免费获取数百本计算机经典书籍