中值滤波
中值滤波
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改进：多级中值滤波
兼有细节保护和噪声抑制 。 长度较小的窗口能够较好地保护信号的细节信息， 但却不能有效地滤除随机噪声。 而长度较大的滑动窗口能更好地抑制噪声，同时 却严重地损失重要信息。 根据噪声性质自动改变滤波窗口长度的滑动加权 中值滤波器，更好地适应去噪的需求。
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中值滤波
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中值滤波
1.中值滤波的简介 2.中值滤波的原理及应用 3.中值滤波的特点
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1.中值滤波的简介
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1.提出
1971年 J.W.Tukey提出中值滤 波 ，对尖脉冲的良好抑制能力。
2.线性滤 波到非线 性滤波
克服线性滤波的局限性 ：处理 图像时,线性滤波将破坏边缘, 不能有效滤除脉冲噪声 。 滤除噪声的同时会使信号中重 要的细节信息受损。
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3.普通中值 滤波到改进 的中值滤波
2.中值滤波的原理及应用
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一般中值滤波 设有一个序列 ：x1, x2, x3, x4, x5,将它们按照绝对值 大小重新排列此序列: x3,x5,x2,x4,x1.中值是x2，此值就 作为滤波的输出 。
中值滤波法
中值滤波法
中值滤波法是一种常用的数字图像处理方法，它可以有效地去除图像中的噪声，提高图像的质量。
中值滤波法的原理是将图像中每个像素的灰度值替换为该像素周围一定区域内所有像素的中值。
这种方法可以有效地去除图像中的噪声，同时保留图像的边缘信息，因此被广泛应用于数字图像处理领域。
中值滤波法的优点在于它可以去除图像中的噪声，同时保留图像的边缘信息。
这是因为中值滤波法是一种非线性滤波方法，它不会改变图像中像素的亮度和颜色，而只是通过对像素值进行排序来去除噪声。
因此，中值滤波法可以在保留图像细节的同时去除噪声，从而提高图像的质量。
中值滤波法的应用非常广泛，它可以用于去除各种类型的噪声，包括高斯噪声、椒盐噪声、斑点噪声等。
在数字图像处理中，中值滤波法常常被用于图像增强、图像去噪、图像分割等方面。
例如，在医学图像处理中，中值滤波法可以用于去除X光片中的噪声，从而提高医生对病情的判断。
中值滤波法的实现非常简单，只需要对图像中每个像素的周围一定区域内的像素进行排序，然后将中间值作为该像素的新值即可。
中值滤波法的区域大小可以根据实际情况进行选择，一般来说，区域大小越大，去噪效果越好，但是会导致图像细节的丢失。
中值滤波法是一种非常实用的数字图像处理方法，它可以有效地去除图像中的噪声，提高图像的质量。
在实际应用中，我们可以根据具体情况选择合适的区域大小和滤波方法，从而达到最佳的去噪效果。
中值滤波和均值滤波计算例题
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。
图像处理-中值滤波
图像处理-中值滤波1、滤波滤波（Wave filtering）是将信号中特定波段频率滤除的操作，是抑制和防⽌⼲扰的⼀项重要措施。
在图像处理中，滤波是图像预处理的⼀种。
图像处理中滤波将信号中特定的波段频率滤除，从⽽保留所需要的波段频率信号。
2、滤波的作⽤（1）消除图像中混⼊的噪声对应的是低通滤波，噪声在图像中⼀般是⾼频信号。
（2）为图像识别抽取出图像特征这⾥的特征⼀般为边缘纹理的特征，对应的是⾼通滤波，图像中边缘和纹理细节是⾼频信号。
3、滤波的分类图像中滤波算法的分类有很多，可以分为线性滤波和⾮线性滤波，可以分为相关滤波和卷积滤波，还可以分为⾼通滤波和低通滤波，空间滤波和频域滤波。
3.1线性滤波⽤于时变输⼊信号的线性运算，在图像处理中可以这么理解，对于输⼊的信号（即要处理的图像),进⾏的是线性的运算，得出的结果作为输出图像。
线性滤波的包含⽅框滤波、均值滤波、⾼斯滤波、拉普拉斯滤波、sobel算⼦等。
3.2⾮线性滤波输出的信号响应是由输⼊经过⾮线性的运算得到的。
⽐如典型的中值滤波，就是取像素点邻域的中值作为像素的的响应输出。
⾮线性滤波包含中值滤波和双边滤波4、中值滤波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3x3，5x5区域，也可以是不同的的形状，如线状，圆形，⼗字形，圆环形等。
原理图解释：456827569g（x,y）=med{f(x-k,y-l),(k,l∈W)}g =med[4,5,6;8,2,7;5,6,9] = 62、4、5、5、6、6、7、8、9中间的值为66MATLAB程序clcclearclear allclose all%%%对图像做中值滤波处理img = imread('1.png');figure(1)subplot(2,2,1),imshow(img),title('原始图像')%%%将彩⾊图像转灰度图像img_gray = rgb2gray(img);subplot(2,2,2),imshow(img_gray),title('RGB-GRAY灰度图像')%%%加⼊椒盐噪声img_salt=imnoise(img_gray,'salt & pepper',0.3);subplot(2,2,3),imshow(img_salt),title('加⼊椒盐噪声后')%%%系统⾃带的中值滤波系统⾃带的中值滤波输⼊参数为2维图像img_mid=medfilt2(img_salt,[33]);subplot(2,2,4),imshow(img_mid),title('对噪声图像中值滤波后');%%%对彩⾊图像滤波figure(2)subplot(2,2,1),imshow(img),title('原始图像')img_salt=imnoise(img,'salt & pepper',0.3);subplot(2,2,2),imshow(img_salt),title('加⼊椒盐噪声后')img_rgb = img;img_rgb(:,:,1) = medfilt2(img(:,:,1),[33]);img_rgb(:,:,2) = medfilt2(img(:,:,2),[33]);img_rgb(:,:,3) = medfilt2(img(:,:,3),[33]);subplot(2,2,3),imshow(img_rgb),title('加⼊中值滤波后')⾃定义的函数function [ img ] = median_filter( image, m )%----------------------------------------------%中值滤波%输⼊：%image：原图%m：模板的⼤⼩3*3的模板，m=3%输出：%img：中值滤波处理后的图像%----------------------------------------------n = m;[ height, width ] = size(image);x1 = double(image);x2 = x1;for i = 1: height-n+1for j = 1:width-n+1mb = x1( i:(i+n-1), j:(j+n-1) );%获取图像中n*n的矩阵mb = mb(:);%将mb变成向量化，变成⼀个列向量mm = median(mb);%取中间值x2( i+(n-1)/2, j+(n-1)/2 ) = mm;endendimg = uint8(x2);endimg_mid_salt = median_filter( img, 3 );subplot(2,2,4),imshow(img_mid_salt),title('⾃定义中值滤波后')还有⼀种计算中值的⽅法，适合在硬件上实现当我们使⽤3x3窗⼝后获取领域中的9个像素，就需要对9个像素值进⾏排序，为了提⾼排序效率，排序算法思想如图所⽰。
中值滤波与均值滤波
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中值滤波与均值滤波的优缺点 分析
中值滤波的优缺点分析
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优点
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能够有效去除椒盐噪声：中值滤波对于去除由异常值引起 的椒盐噪声非常有效，因为它会将异常值视为非正常值而 进行替换。
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保护边缘信息：与均值滤波相比，中值滤波在处理过程中 更不容易模糊图像的边缘信息。
分治算法实现中值滤波
总结词
时间复杂度较低，适用于较大数据量
详细描述
分治算法实现中值滤波的基本思路是将待处理的像素点及其邻域内的像素值分为两个子集，分别计算子集的中值， 然后将两个子集的中值进行比较，选取较小的一个作为输出。这种方法能够显著降低时间复杂度，提高处理效率， 适用于大规模数据量。
并行算法实现中值滤波
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缺点
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处理速度相对较慢：中值滤波需要将像素点与邻近像素点 进行排序，因此处理速度相对较慢，尤其是在处理大图像 时。
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对非椒盐噪声效果有限：中值滤波对于非椒盐噪声的处理 效果可能不如其他滤波器。
均值滤波的优缺点分析
优点
对均匀区域平滑效果好：均值滤波器能够有效地平滑图 像中的均匀区域，减少图像中的细节。
迭代法实现均值滤波
要点一
总结词
迭代法是一种通过不断迭代更新像素值来实现均值滤波的 方法。
要点二
详细描述
迭代法的基本思想是通过不断迭代更新图像中每个像素的 值来实现均值滤波。具体实现时，通常先对图像进行一次 初步的滤波处理，然后根据滤波后的图像和原始图像之间 的差异，不断迭代更新像素值，直到达到预设的迭代次数 或迭代精度要求。迭代法能够更好地处理图像中的细节和 噪声，但计算复杂度较高，需要更多的计算资源和时间。
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。
中值滤波的名词解释
中值滤波的名词解释在数字图像处理领域，中值滤波是一种经典的非线性滤波方法。
它的原理是通过统计图像中每个像素周围邻域内像素灰度值的中间值，将该中间值作为该像素的新灰度值，从而达到减少图像噪声和平滑图像的目的。
1. 中值滤波的背景和动机在图像获取或传输过程中，由于环境灯光、传感器噪声等因素，图像中可能会出现各种类型的噪声，如椒盐噪声、高斯噪声等。
这些噪声会严重影响图像的质量和可视化效果，甚至会干扰后续的图像处理和分析。
因此，对于数字图像的处理与分析来说，去噪是一个重要的预处理步骤。
中值滤波作为一种常用的去噪方法，因其简单、高效和较好的抗噪能力，被广泛应用于各种领域。
2. 中值滤波的原理和过程中值滤波的基本原理是基于排序统计的思想。
对于输入图像的每个像素，先定义一个邻域大小（常见的有3×3、5×5等），然后将该像素周围邻域内的所有像素按照灰度值大小进行排序。
接下来，将排序后的像素值组成一个序列，选择序列中的中间值作为该像素的新灰度值。
3. 中值滤波的优点和缺点中值滤波作为一种非线性滤波方法，具有以下几个优点：（1）对于椒盐噪声和脉冲噪声有较好的去噪效果，能够有效消除极值噪声；（2）在滤波过程中不会对图像的边缘和细节造成模糊效果，保持图像的清晰度；（3）计算简单、速度快，适用于实时图像处理和实时视频处理等领域。
然而，中值滤波也存在一些缺点：（1）对于高斯噪声等其他类型的噪声，去噪效果相对较差，可能会造成图像细节的模糊；（2）邻域大小的选择会影响滤波效果，如果邻域过大，可能会使图像部分细节丢失；（3）存在计算复杂度较高的问题，尤其是对于大尺寸的图像和多通道图像处理。
4. 中值滤波在实际应用中的案例中值滤波在图像处理领域有着广泛的应用，下面列举几个常见的案例：（1）数字相机中的图像去噪：在相机拍摄的图像中，可能会存在各种类型的噪声，使用中值滤波可以去除其中的椒盐噪声和脉冲噪声，提高图像质量。
中值滤波参数
中值滤波参数摘要：I.引言- 介绍中值滤波的背景和应用场景II.中值滤波的原理- 解释中值滤波的基本原理- 描述中值滤波如何去除噪声III.中值滤波的参数- 解释中值滤波参数的含义- 说明如何选择合适的参数IV.中值滤波参数的实例- 提供一个中值滤波参数选择的实例- 解释实例中如何使用不同的参数得到不同的结果V.结论- 总结中值滤波参数的重要性- 重申中值滤波在图像处理中的应用正文：I.引言中值滤波是一种非线性平滑技术，它在图像处理中被广泛应用，主要用于去除图像中的噪声。
中值滤波通过将图像中每个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，从而实现噪声的抑制。
在实际应用中，为了获得更好的滤波效果，需要根据图像的特性和噪声类型选择合适的参数。
本文将详细介绍中值滤波的参数及其选择方法。
II.中值滤波的原理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。
基本原理是将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，从而使图像中的噪声减小。
中值滤波可以应用于图像的预处理、增强和边缘检测等领域。
III.中值滤波的参数中值滤波的主要参数包括邻域窗口大小（或称为核大小）、滤波次数和是否使用双阈值等。
邻域窗口大小决定了在处理过程中考虑的邻域范围，较大的窗口可以保留更多的图像细节，但同时也会降低滤波效果。
滤波次数决定了中值滤波处理的次数，增加滤波次数可以提高滤波效果，但同时也会增加计算复杂度。
双阈值参数用于处理具有不同灰度分布的图像，可以提高滤波效果。
IV.中值滤波参数的实例以下是一个中值滤波参数选择的实例。
假设我们有一幅图像，其中包含大量的噪声。
首先，我们需要选择合适的邻域窗口大小。
如果窗口过大，可能会导致图像细节丢失；如果窗口过小，滤波效果可能不明显。
经过多次尝试，我们选择了一个适中的窗口大小。
接下来，我们需要确定滤波次数。
通过增加滤波次数，我们可以看到噪声逐渐减少，但同时计算复杂度也会增加。
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/*************************************************************************
* 函数名称：
* MedianFilter()
* 参数:
* LPSTR lpDIBBits - 指向源DIB图像指针
* LONG lWidth - 源图像宽度（象素数）
* LONG lHeight - 源图像高度（象素数）
* int iFilterH - 滤波器的高度
* int iFilterW - 滤波器的宽度
* int iFilterMX - 滤波器的中心元素X坐标
* int iFilterMY- 滤波器的中心元素Y坐标
* 返回值:
* BOOL - 成功返回TRUE，否则返回FALSE。
* 说明:
* 该函数对DIB图像进行中值滤波。
************************************************************************/ BOOL WINAPI MedianFilter(LPSTR lpDIBBits, LONG lWidth, LONG lHeight , int iFilterH, int iFilterW, int iFilterMX, int iFilterMY)
{ // 指向源图像的指针
unsigned char* lpSrc;
// 指向要复制区域的指针
unsigned char* lpDst;
// 指向复制图像的指针
LPSTR lpNewDIBBits;
HLOCAL hNewDIBBits;
// 指向滤波器数组的指针
unsigned char * aV alue;
HLOCAL hArray;
// 循环变量
LONG i;
LONG j;
LONG k;
LONG l;
// 图像每行的字节数
LONG lLineBytes;
// 计算图像每行的字节数
lLineBytes = WIDTHBYTES(lWidth * 8);
// 暂时分配内存，以保存新图像
hNewDIBBits = LocalAlloc(LHND, lLineBytes * lHeight);
// 判断是否内存分配失败
if (hNewDIBBits == NULL)
{ // 分配内存失败
return FALSE;
}
// 锁定内存
lpNewDIBBits = (char * )LocalLock(hNewDIBBits);
// 初始化图像为原始图像
memcpy(lpNewDIBBits, lpDIBBits, lLineBytes * lHeight);
// 暂时分配内存，以保存滤波器数组
hArray = LocalAlloc(LHND, iFilterH * iFilterW);
// 判断是否内存分配失败
if (hArray == NULL)
{ // 释放内存
LocalUnlock(hNewDIBBits);
LocalFree(hNewDIBBits);
// 分配内存失败
return FALSE;
}
// 锁定内存
aV alue = (unsigned char * )LocalLock(hArray);
// 开始中值滤波
// 行(除去边缘几行)
for(i = iFilterMY; i < lHeight - iFilterH + iFilterMY+ 1; i++)
{ // 列(除去边缘几列)
for(j = iFilterMX; j < lWidth - iFilterW + iFilterMX + 1; j++) { // 指向新DIB第i行，第j个象素的指针
lpDst = (unsigned char*)lpNewDIBBits + lLineBytes * (lHeight - 1 - i) + j;
// 读取滤波器数组
for (k = 0; k < iFilterH; k++)
{ for (l = 0; l < iFilterW; l++)
{ // 指向DIB第i - iFilterMY+ k行，第j - iFilterMX + l个象素的指针
lpSrc = (unsigned char*)lpDIBBits + lLineBytes
* (lHeight - 1 - i+ iFilterMY- k) + j - iFilterMX + l;
// 保存象素值
aV alue[k * iFilterW + l] = *lpSrc;
}
}
// 获取中值
* lpDst = GetMedianNum(aV alue, iFilterH * iFilterW);
}
}
// 复制变换后的图像
memcpy(lpDIBBits, lpNewDIBBits, lLineBytes * lHeight);
// 释放内存
LocalUnlock(hNewDIBBits);
LocalFree(hNewDIBBits);
LocalUnlock(hArray);
LocalFree(hArray);
// 返回
return TRUE;
}
/*************************************************************************
* 函数名称：
* GetMedianNum()
* 参数:
* unsigned char * bpArray - 指向要获取中值的数组指针
* int iFilterLen - 数组长度
* 返回值:
* unsigned char - 返回指定数组的中值。
* 说明:
* 该函数用冒泡法对一维数组进行排序，并返回数组元素的中值。
************************************************************************/ unsigned char WINAPI GetMedianNum(unsigned char * bArray, int iFilterLe n)
{ // 循环变量
int i;
int j;
// 中间变量
unsigned char bTemp;
// 用冒泡法对数组进行排序
for (j= 0; j < iFilterLen - 1; j ++)
{ for (i = 0; i < iFilterLen - j - 1; i ++)
{ if (bArray[i] > bArray[i + 1])
{ // 互换
bTemp = bArray[i];
bArray[i] = bArray[i + 1];
bArray[i + 1] = bTemp;
}
}
}
// 计算中值
if ((iFilterLen & 1) > 0)
{ // 数组有奇数个元素，返回中间一个元素
bTemp = bArray[(iFilterLen + 1) / 2];
}
else
{ // 数组有偶数个元素，返回中间两个元素平均值
bTemp = (bArray[iFilterLen / 2] + bArray[iFilterLen / 2 + 1]) / 2; } // 返回中值
return bTemp; }。