中值滤波和均值滤波计算例题
中值滤波和均值滤波
中值滤波和均值滤波中值滤波和均值滤波是数字图像处理中常用的两种滤波方法，它们在图像去噪和平滑处理中起着重要的作用。
本文将从原理、应用以及优缺点等方面介绍这两种滤波方法。
一、中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，其基本原理是用像素点周围邻域内的中值来代替该像素点的灰度值。
中值滤波可以有效地去除图像中的椒盐噪声和脉冲噪声，同时能够保持图像的边缘信息。
其处理过程如下：1.选取一个模板，模板的大小根据噪声的程度来确定；2.将模板中的像素点按照灰度值大小进行排序，取其中位数作为中心像素点的灰度值；3.将中心像素点的灰度值替换为中值；4.重复以上步骤，对整个图像进行滤波。
中值滤波的优点是能够有效地去除椒盐噪声和脉冲噪声，同时保持图像的边缘信息。
然而，中值滤波也存在一些缺点，例如不能处理高斯噪声和均匀噪声，对图像细节信息的保护效果较差。
二、均值滤波均值滤波是一种线性平滑滤波方法，其基本原理是用像素点周围邻域内的平均值来代替该像素点的灰度值。
均值滤波可以有效地去除高斯噪声和均匀噪声，同时能够保持图像的整体平滑。
其处理过程如下：1.选取一个模板，模板的大小根据滤波效果来确定；2.计算模板内所有像素点的灰度值的平均值；3.将中心像素点的灰度值替换为平均值；4.重复以上步骤，对整个图像进行滤波。
均值滤波的优点是能够有效地去除高斯噪声和均匀噪声，同时能够保持图像的整体平滑。
然而，均值滤波也存在一些缺点，例如不能处理椒盐噪声和脉冲噪声，对图像细节信息的保护效果较差。
中值滤波和均值滤波在图像处理中各有优劣。
中值滤波适用于去除椒盐噪声和脉冲噪声，能够保持图像的边缘信息，但在处理高斯噪声和均匀噪声时效果较差。
而均值滤波适用于去除高斯噪声和均匀噪声，能够保持图像的整体平滑，但对于细节信息的保护效果较差。
在实际应用中，根据图像的特点和噪声的类型选择合适的滤波方法是很重要的。
如果图像受到椒盐噪声和脉冲噪声的影响，可以选择中值滤波进行去噪处理；如果图像受到高斯噪声和均匀噪声的影响，可以选择均值滤波进行平滑处理。
实验三均值滤波和中值滤波
实验三均值滤波和中值滤波实验三均值滤波和中值滤波⼀、实验⽬的进⼀步了解MatLab软件/语⾔，学会使⽤MatLab对图像作滤波处理，使学⽣有机会掌握滤波算法，体会滤波效果。
了解⼏种不同滤波⽅式的使⽤和使⽤的场合，培养处理实际图像的能⼒，并为课堂教学提供配套的实践机会。
⼆、实验要求(1)学⽣应当完成对于给定图像+噪声，使⽤平均滤波器、中值滤波器对不同强度的⾼斯噪声和椒盐噪声，进⾏滤波处理；能够正确地评价处理的结果；能够从理论上作出合理的解释。
(2)利⽤MATLAB软件实现空域滤波的程序：I=imread('electric.tif');J = imnoise(I,'gauss',0.02); %添加⾼斯噪声J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02); (注意空格) %添加椒盐噪声ave1=fspecial('average',3); %产⽣3×3的均值模版ave2=fspecial('average',5); %产⽣5×5的均值模版K = filter2(ave1,J)/255; %均值滤波3×3L = filter2(ave2,J)/255; %均值滤波5×5M = medfilt2(J,[3 3]); %中值滤波3×3模板N = medfilt2(J,[4 4]); %中值滤波4×4模板imshow(I);figure,imshow(J);figure,imshow(K);figure,imshow(L);figure,imshow(M);figure,imshow(N);三、实验设备与软件(1) IBM-PC计算机系统(2) MatLab软件/语⾔包括图像处理⼯具箱(Image Processing Toolbox)(3) 实验所需要的图⽚四、实验内容与步骤a) 调⼊并显⽰原始图像Sample2-1.jpg 。
中值滤波与均值滤波(教学材料)
1
的目的。
2
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22
K近邻(KNN)平滑滤波器
—— 实现算法
1) 以待处理像素为中心，作一个m*m的作用 模板。
2）在模板中，选择K个与待处理像素的灰度差 为最小的像素。
3）将这K个像素的灰度均值替换掉原来的像素 值。
知识分享
23
K近邻(KNN)平滑滤波器
—— 例题
例：下图，给定3*3模板，k=5。
C=6.6316
12143 1 22 23 34 4 5 75 66 86 9 5 76 67 88 8 56789
C=5.5263
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示例
14
中值滤波器与均值滤波器的比较
对于椒盐噪声，中值滤波效果比均值滤 波效果好。
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15
中值滤波器与均值滤波器的比较
原因： 椒盐噪声是幅值近似相等但随机分布在不
(1,2,2,2,6) (1,2,2,2,6) (1,2,2,4,6)
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(2,4,4)
12
中值滤波器
—— 滤波处理方法
与均值滤波类似，做3*3的模板，对9个数排 序，取第5个数替代原来的像素值。
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13
中值滤波器
—— 例题
1 21 4 3 1 22 3 4 5 76 8 9 5 76 8 8 5 67 8 9
1 1 1
H1
1 10
1
2
1
1 1 1 示例
1 2 1
H2
1 16
2
4
2
1 2 1
示例
1 1 1
H3
1 8
1
1
0 1
1 1
数字图像处理实验三中值滤波和均值滤波实验报告
数字图像处理实验三中值滤波和均值滤波实验报告数字图像处理实验三中值滤波和均值滤波实验报告数字图像处理实验三均值滤波、中值滤波的计算机实现12281166 崔雪莹计科1202 班一、实验目的：1）熟悉均值滤波、中值滤波处理的理论基础；2）掌握均值滤波、中值滤波的计算机实现方法；3）学习 VC++ 6。
0 的编程方法；4）验证均值滤波、中值滤波处理理论；5）观察均值滤波、中值滤波处理的结果。
二、实验的软、硬件平台：硬件：微型图像处理系统，包括：主机， PC 机；摄像机；软件：操作系统：WINDOWS200或0 WINDOWSX应P用软件：VC++6.0三、实验内容：1）握高级语言编程技术；2）编制均值滤波、中值滤波处理程序的方法；3）编译并生成可执行文件；4）考察处理结果。
四、实验要求：1）学习VC++确6。
0 编程的步骤及流程；2）编写均值滤波、中值滤波的程序；3）编译并改错；4）把该程序嵌入试验二给出的界面中（作适当修改）；5）提交程序及文档；6）写出本次实验的体会。
五、实验结果截图实验均值滤波采用的是3X3的方块，取周围的像素点取得其均值代替原像素点。
边缘像素的处理方法是复制边缘的像素点，增加一个边框，计算里面的像素值得均值滤波。
六、实验体会本次实验在前一次的实验基础上增加均值滤波和中值滤波，对于椒盐噪声的处理，发现中值滤波的效果更为好一点，而均值滤波是的整个图像变得模糊了一点，效果差异较大。
本次实验更加增加了对数字图像处理的了解与学习。
七、实验程序代码注释及分析// HistDemoADlg.h : 头文件//#include "ImageWnd.h"#pragma once// CHistDemoADlg 对话框class CHistDemoADlg : public CDialogEx{// 构造CHistDemoADlg(CWnd* pParent = NULL); int nWidth; int nHeight; int nLen; int nByteWidth; BYTE *lpBackup; BYTE *lpBitmap; BYTE *lpBits; CString FileName; CImageWnd source,dest;// 对话框数据enum { IDD = IDD_HISTDEMOA_DIALOG }; protected:virtual void DoDataExchange(CDataExchange* pDX);// DDX/DDV 支持// 实现 protected:HICON m_hIcon; // 生成的消息映射函数virtual BOOL OnInitDialog();afx_msg void OnSysCommand(UINT nID, LPARAM lParam); afx_msg void OnPaint();afx_msg HCURSOR OnQueryDragIcon(); DECLARE_MESSAGE_MAP()public:void LoadBitmap(void); afx_msg void OnOpen(); afx_msg void OnHist(); void HistogramEq(void); void NoColor(void);void HistogramEq1(intnWidth,intnHeight,BYTE*lpInput,BYTEpublic:// 标准构造函数*lpOutput);void MeanFilter(int nWidth,int nHeight,BYTE*lpInput,BYTE*lpOutput);void MedianFilter(int nWidth,int nHeight,BYTE*lpInput,BYTE *lpOutput);afx_msg void OnBnClickedClose();afx_msg void OnBnClickedMeanfilter(); afx_msg void OnBnClickedMedianfilter();};HistDemoADlg.cpp 对HistDemoADlg.h 进行具体的实现，OnOpen()函数响应ID 为IDC_OPEN 的按钮事件，而且会调取文件选择对话框，选取文件之后，会显示在原始图像区域显示对应的位图图像，OnHist() 函数会响应ID 为IDC_HIST 的按钮事件，调用HistogramEq() 进行直方图均衡化的处理，HistogramEq() 会调用HistogramEq1() 进行直方图均衡化的处理，并用dst.setImage() 显示处理之后的图像，以及NoColor() 函数，对原始图像转化为灰度图像之后再显示。
遥感中均值平滑和中值滤波的计算方法
.；.右图为数字图像，亮度普遍再10以下，只有两个像元出现15的高亮度（“嗓声”）（1） 采用模版为的均值平滑方法，求出新的图像。
（2） 采用中值滤波，仍用3×3窗口，求出新的图像。
（注意计算前原图像的左右上下各加一行或一列，亮度与相邻亮度值相同，然后计算。
） （1） 根据公式：r(i,j)=可得：4437688443768822158999558913101077912151111881110141313881110141313计算后得出结果，保留一位小数4.65.97.17.67.95.36.88.78.89.16.78.310.910.710.87.68.811.211.912.28.69.611.812.413.0（2）根据公式=LARGE （A2：C4）4437688443768822158999558913101077912151111881110141313881110141313计算后的数值4478847899789101089111213810111313答：植被反射波谱曲线规律性明显而独特。
可见光波段（0.4～0.76μm ）有一个小的反射峰，两侧有两个吸收带。
这是因为叶绿素对蓝光和红光吸收作用强，而对绿光反射作用强。
在近红外波段（0.7～0.8 μ rn ）有一反射的“陡坡”，至 1.l μm 附近有一峰值，形成植被的独有特征。
在中红外波段（1.3～2.5μm ）受到绿色植物含水量的影响，吸收率大增，反射率大大下降，特别是在水的吸收带形成低谷。
比值运算可以检测波段的斜率信息并加以扩展，以突出不同波段间地物光谱的差异，提高对比度。
该运算常用于突出遥感影像中的植被特征、提取植被类型或估算植被生物量。
43 7 6 8 2 15 8 9 9 58913107 9 12 15 11 8 11 10 14 13。
中值滤波例题
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中值滤波
5、如图为一幅16级灰度的图像。
请写出均值滤波和中值滤波的3x3滤波器；说明这两种滤波器各自的特点；并写出两种滤波器对下图的滤波结果（只处理灰色区域，不处理边界）。
（15分）
题5图
答：均值滤波：（2分）
中值滤波：（2分）
均值滤波可以去除突然变化的点噪声，从而滤除一定的噪声，但其代价是图像有一定程度的模糊；中值滤波容易去除孤立的点、线噪声，同时保持图像的边缘。
（5分）
均值滤波：（3分）
中值滤波：（3分）
2。
均值滤波与中值滤波的应用)
摘要通常，在自然界中大部分信号都存在噪声。
而在如今的数字信号处理中，有各种各样的数字信号滤波器，可以实现对噪声信号的滤波，恢复出原始信号的波形。
本课程设计是基于一维信号被噪声信号污染后，分别经过均值滤波和中值滤波处理后，提取出原始信号，并且观看不同M值时滤波后波形的比较。
均值滤波和中值滤波在数字信号处理中都是非常重要的滤波器，具有广泛的应用。
关键词均值滤波中值滤波数字信号处理目录摘要 (1)第1章均值滤波 (3)1.1 均值滤波的原理 (3)1.2 均值滤波的实现算法 (3)1.3 均值滤波的应用 (3)1.4 均值滤波器 (3)第2章中值滤波 (4)1.1 中值滤波的原理 (4)1.2 中值滤波的实现算法 (4)1.3 中值滤波的应用 (4)1.4 中值滤波器 (4)第3章均值滤波和中值滤波滤除噪声方法 (5)3.1 均值滤波和中值滤波对噪声信号滤波 (5)3.2 程序设计 (7)3.3 结果分析 (8)3.4 心得体会 (11)参考文献 (12)1.1均值滤波的原理均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标象素为中心的周围8个象素，构成一个滤波模板，即去掉目标象素本身）。
再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。
均值滤波也称为线性滤波，其采用的主要方法为领域平均法。
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值u（x，y），即u（x，y）=1/m ∑f（x，y）①m为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。
1.2均值滤波的实现算法均值滤波将每个像素点的灰度值设置为以该点为中心的邻域窗口内的所有像素灰度值的平均值，以实现像素的平滑，达到图像去噪的目的。
设输入图像信号为f(x,y),去噪处理后的输出图像为g(x,y),则有g(x,y)=| f(x,y)- u (x,y)| ②通过上式可以达到消除信号噪声的目的，但对于其中的每一个灰度值来说，都需要按照式①求取以该点中心的邻域窗口内所有像素的平均值，对长度为(2n+1)的信号来说，需要进行(2n+1)次加法、一次乘法、一次除法。
均值滤波，中值滤波，最大值滤波，最小值滤波
均值滤波，中值滤波，最⼤值滤波，最⼩值滤波
均值滤波：
均值滤波是图像处理中常⽤的⼿段，从频率域观点来看均值滤波是⼀种低通滤波器，⾼频信号将被去掉，因此可以帮助消除图像尖锐噪声，实现图像平滑，模糊等功能。
理想的均值滤波是⽤每个像素和它周围像素计算出来的均值替换图像中每个像素。
采样Kernel数据通常是3x3的矩阵，如下所⽰：
从左到右，从上到下计算图像中的每个像素，最终得到处理后的图像。
均值滤波可以加上两个参数，即迭代次数，kernel数据⼤⼩。
⼀个相同⼤⼩的kernel，经过多次迭代效果会越来越好。
同样：迭代次数相同，均值滤波的效果就越明显。
中值滤波：
中值滤波也是消除图像噪声最常见的⼿段之⼀，特别是消除椒盐噪声，中值滤波的效果要⽐均值滤波更好。
中值滤波和均值滤波唯⼀的不同是，不是⽤均值来替换中⼼每个像素，⽽是将周围像素和中⼼像素排序以后，取中值，⼀个3x3⼤⼩的中值滤波如下：
最⼤最⼩值滤波：
最⼤最⼩值滤波是⼀种⽐较保守的图像处理⼿段，与中值滤波类似，⾸先要排序周围像素和中⼼像素值，然后将中⼼像素的值与最⼩和最⼤像素值⽐较，如果⽐最⼩值⼩，则替换中⼼像素为最⼩值，如果中⼼像素值⽐最⼤值⼤，则替换中⼼像素为最⼤值。
⼀个Kernel矩阵为3x3的最⼤最⼩滤波如下：。
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中值滤波和均值滤波计算例题
中值滤波和均值滤波是常用的图像处理方法，用于去除图像中的噪声。
下面我将分别给出中值滤波和均值滤波的计算例题。
1. 中值滤波计算例题：
假设有一个3x3的图像矩阵如下所示：
[10, 20, 30]
[15, 25, 35]
[12, 22, 32]
我们将对该图像进行中值滤波，即将每个像素的值替换为其周围像素的中值。
首先，我们选取左上角的像素10，将其周围像素的值按升序排列为：
[10, 12, 15, 20, 22, 25]
中值为20，因此将10替换为20。
接下来，我们继续对其他像素进行同样的操作：
20的周围像素值为[10, 12, 15, 22, 25, 30, 32, 35]，中值为22。
30的周围像素值为[20, 22, 25, 32, 35]，中值为25。
15的周围像素值为[10, 12, 20, 22, 25, 35]，中值为20。
25的周围像素值为[15, 20, 22, 30, 32]，中值为22。
35的周围像素值为[22, 25, 32]，中值为25。
12的周围像素值为[10, 15, 20, 22, 30]，中值为20。
22的周围像素值为[10, 12, 15, 20, 25, 30, 32, 35]，中值为22。
32的周围像素值为[22, 25, 30, 35]，中值为27。
最终，经过中值滤波后的图像矩阵为：
[20, 22, 25]
[20, 22, 25]
[20, 22, 27]
2. 均值滤波计算例题：
假设有一个3x3的图像矩阵如下所示：
[10, 20, 30]
[15, 25, 35]
[12, 22, 32]
我们将对该图像进行均值滤波，即将每个像素的值替换为其周围像素的平均值。
首先，我们选取左上角的像素10，将其周围像素的值相加并求
平均值：
(10 + 20 + 15 + 25) / 4 = 17.5，因此将10替换为17.5。
接下来，我们继续对其他像素进行同样的操作：
20的周围像素值相加并求平均值为 (10 + 20 + 15 + 25 + 30 + 12 + 22 + 15) / 8 = 18.125。
30的周围像素值相加并求平均值为 (20 + 25 + 35 + 22 + 32 + 22 + 25 + 30) / 8 = 26.375。
15的周围像素值相加并求平均值为 (10 + 20 + 25 + 12 + 22) / 5 = 17.8。
25的周围像素值相加并求平均值为 (20 + 30 + 22 + 32 + 25) / 5 = 25.8。
35的周围像素值相加并求平均值为 (25 + 32 + 35 + 22) / 4 = 28.5。
12的周围像素值相加并求平均值为 (10 + 15 + 22 + 12 + 20) / 5 = 15.8。
22的周围像素值相加并求平均值为 (15 + 20 + 25 + 12 + 22 + 32 + 35 + 22) / 8 = 23.25。
32的周围像素值相加并求平均值为 (22 + 30 + 35 + 22 + 32) / 5 = 28.2。
最终，经过均值滤波后的图像矩阵为：
[17.5, 18.125, 26.375]
[17.8, 25.8, 28.5]
[15.8, 23.25, 28.2]
以上就是中值滤波和均值滤波的计算例题。
这些例题展示了如
何通过对周围像素进行处理来得到滤波后的图像矩阵。