中值滤波 图像处理之中值滤波介绍及C实现

1.中值滤波概述

中值滤波是一种基于排序统计理论的非线性信号平滑技术，能有效抑制噪声。它将每个像素的灰度值设置为某个邻域窗口中所有像素的中值。

中值滤波的基本原理是将数字图像或数字序列中某一点的值替换为该点邻域内每个点的中值，使周围像素值接近真实值，从而消除孤立的噪声点。该方法是利用具有一定结构的二维滑动模板，根据像素值的大小对面板中的像素进行排序，生成单调上升的二维数据序列。二维中值滤波输出为g=med{f，}，其中f和g分别为原始图像和处理后的图像。w是二维模板，通常是3*3，5*5的区域，也可以是不同的形状，比如线形，圆形，十字形，环形等。

2.中值滤波算法的原理

中值滤波器的数学实现:对于一个数字信号序列XJ

在实际应用中，随着所选窗口长度的增加，滤波的计算量会迅速增加。因此，寻找一种快速的中值滤波算法是中值滤波理论的重要研究内容。

中值滤波的快速算法一般采用以下三种方式:

①直方图数据校正法；

②样本值二进制表示的逻辑判断方法；

③数模选择网络法。

中值滤波的理论研究也侧重于统计特性的分析和根序列的描述。当一个信号序列被特定窗长的中值滤波器反复处理后，会收敛到某个不再变化的序列。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。通过研究根序列的结构，我们可以确定原始信号序列中的哪些分量在中值滤波后可以保留，哪些分量将被抑制。这为中值滤波窗口长度的确定提供了重要依据。用VLSI实现的中值滤波芯片可以用于实时处理。

3.中值滤波算法流程

4.中值滤波的应用及优势

中值滤波法在消除椒盐噪声方面非常有效，在光学测量条纹图像的相位分析和处理方法中有特殊作用，但在条纹中心分析方法中作用不大。

中值滤波是一种经典的噪声平滑方法，常用于图像处理中保护边缘信息。

5.中值滤波码的实现

//zhizilvbo . CPP:定义控制台应用的入口点。

//

#include <。stdio.h>。

#include <。math.h & gt

#include <。memory.h & gt

#include <。conio.h>。

#include <。stdlib.h>。

#include <。windows.h>。

#包含“stdafx.h”

//原始图像的宽度和高度

#定义宽度352

#定义高288

整数吕波

{

无符号int temp

int i，j；

for

{

for

{

if

{

temp = D；

D= D；

d= temp；

}

}

}

返回D；

}

void main

{

FILE *fp，* newfp

int i，j；

if)

{

printf；

返回；

}

if)

{

printf；

返回；

}

无符号字符缓冲区；//定义原始图像头缓冲区

fread；//读取文件的前54个字节

无符号长长度=宽度*高；//图像中的总像素数

无符号字符ReadData；//用于存储原始图像数据的数组

无符号字符写数据；//用于存储原始图像数据的数组

fread，长度，FP)；//从原图中读取数据

for

{

for

{

write data= read data；

}

}

无符号字符D；//定义选择框

for

{

for

{

d= ReadDATa；

d= ReadDATa；

d= ReadDATa；

d= ReadDATa；

d= ReadDATa；

d= ReadDATa；

d= ReadDATa；

d= ReadDATa；

d= ReadDATa；

write data=吕波；

}

}

fwrite，54+1024，new FP)；

fwrite，length，new FP)；

fc lose；

fc lose；

返回；

}

中值滤波后的对比图片: