1、什么是中值濾波？

中值濾波是對一個滑動窗口內(nèi)的諸像素灰度值排序，用其中值代替窗口中心象素的原來灰度值，它是一種非線性的圖像平滑法，它對脈沖干擾級椒鹽噪聲的抑制效果好，在抑制隨機(jī)噪聲的同時能有效保護(hù)邊緣少受模糊。

中值濾波可以過濾尖峰脈沖。目的在于我們對于濾波后的數(shù)據(jù)更感興趣。濾波后的數(shù)據(jù)保留的原圖像的變化趨勢，同時去除了尖峰脈沖對分析造成的影響。

以一維信號的中值濾波舉例。對灰度序列80、120、90、200、100、110、70，如果按大小順序排列，其結(jié)果為70、80、90、10O、110、120、200，其中間位置上的灰度值為10O，則該灰度序列的中值即為100。一維信號中值濾波實際上就是用中值代替規(guī)定位置（一般指原始信號序列中心位置）的信號值。對前面所舉的序列而言，中值濾波的結(jié)果是用中值100替代序列80、120、90、200、100、110、70中的信號序列中心位置值200，得到的濾波序列就是80、120、90、100、100、110、70。如果在此序列中200是一個噪聲信號，則用此方法即可去除這個噪聲點。二維中值濾波算法是：對于一幅圖像的象素矩陣，取以目標(biāo)象素為中心的一個子矩陣窗口，這個窗口可以是3*3 ，5*5 等根據(jù)需要選取，對窗口內(nèi)的象素灰度排序，取中間一個值作為目標(biāo)象素的新灰度值。窗口示例如ooooxoooo上面x為目標(biāo)象素，和周圍o組成3*3矩陣Array，然后對這9個元素的灰度進(jìn)行排序，以排序后的中間元素Array[4]為x的新灰度值，如此就完成對象素x的中值濾波，再迭代對其他需要的象素進(jìn)行濾波即可。

圖像處理中，中值濾波的實現(xiàn)方法

1：通過從圖像中的某個采樣窗口取出奇數(shù)個數(shù)據(jù)進(jìn)行排序

2：用排序后的中值取代要處理的數(shù)據(jù)即可

中值濾波的算法實現(xiàn)過程，重點是排序，最常用的冒泡排序~~

把濾波區(qū)間的數(shù)據(jù)從小到大進(jìn)行排序，然后取中值，（如果是奇數(shù)個數(shù)據(jù)，那么中值就只有一個了，如果偶數(shù)個數(shù)據(jù)，中值有兩個，可以對兩個數(shù)據(jù)再求平均）

下面是一個C語言實現(xiàn)中值濾波的函數(shù)：

unsigned char GetMedianNum(int * bArray, int iFilterLen) {int i,j;// 循環(huán)變量unsigned char bTemp;// 用冒泡法對數(shù)組進(jìn)行排序for (j = 0; j < iFilterLen - 1; j ++){for (i = 0; i < iFilterLen - j - 1; i ++){if (bArray[i] > bArray[i + 1]){// 互換bTemp = bArray[i];bArray[i] = bArray[i + 1];bArray[i + 1] = bTemp;}}}// 計算中值if ((iFilterLen & 1) > 0){// 數(shù)組有奇數(shù)個元素，返回中間一個元素bTemp = bArray[(iFilterLen + 1) / 2];}else{// 數(shù)組有偶數(shù)個元素，返回中間兩個元素平均值bTemp = (bArray[iFilterLen / 2] + bArray[iFilterLen / 2 + 1]) / 2;}return bTemp; }

注：bArray 是一個整形指針，我們傳入的一般是一個數(shù)組，用來存儲待排序的數(shù)據(jù)
iFilterLen 是濾波器的長度
用在圖像處理中時，由于像素的取值范圍是0~255，剛好是unsigned char 的范圍，所以函數(shù)的返回值是unsigned char，如果我們要處理的數(shù)是float型，或其他類型，返回值也可以更改~~返回值是bTemp，也即是我們想得到的中值

下面是一個完整的C語言程序

/************************************************************************** 函數(shù)名稱：* MedianFilter()* 參數(shù):* int iFilterH - 濾波器的高度* int iFilterW - 濾波器的寬度* int iFilterMX - 濾波器的中心元素X坐標(biāo)* int iFilterMY - 濾波器的中心元素Y坐標(biāo)* 說明:* 該函數(shù)對DIB圖像進(jìn)行中值濾波。************************************************************************/ #define iFilterW 1 #define iFilterH 1 #define iFilterMX 1 #define iFilterMY 1 #define WIDTHBYTES(bits) (((bits) + 31) / 32 * 4)unsigned char GetMedianNum(int * bArray, int iFilterLen); void MedianFilter(unsigned char *pImg1,unsigned char *pImg,int nWidth,int nHeight) { unsigned char *lpSrc; // 指向源圖像的指針 unsigned char *lpDst; // 指向要復(fù)制區(qū)域的指針int aValue[iFilterH*iFilterW]; // 指向濾波器數(shù)組的指針int i,j,k,l; // 循環(huán)變量 int lLineBytes; // 圖像每行的字節(jié)數(shù) lLineBytes = WIDTHBYTES(nWidth * 8);for ( i=0;i<nWidth;i++,pImg++ )(*pImg)=0;// 開始中值濾波// 行(除去邊緣幾行)for(i = iFilterMY; i < nHeight - iFilterH + iFilterMY + 1; i++){// 列(除去邊緣幾列)for(j = iFilterMX; j < nWidth - iFilterW + iFilterMX + 1; j++){// 指向新DIB第i行，第j個象素的指針lpDst = pImg + lLineBytes * (nHeight - 1 - i) + j;// 讀取濾波器數(shù)組for (k = 0; k < iFilterH; k++){for (l = 0; l < iFilterW; l++){// 指向DIB第i - iFilterMY + k行，第j - iFilterMX + l個象素的指針lpSrc = pImg1 + lLineBytes * (nHeight - 1 - i + iFilterMY - k) + j - iFilterMX + l;// 保存象素值aValue[k * iFilterW + l] = *lpSrc;}}// 獲取中值* lpDst = GetMedianNum(aValue, iFilterH * iFilterW);}}}unsigned char GetMedianNum(int * bArray, int iFilterLen) {int i,j; // 循環(huán)變量unsigned char bTemp;// 用冒泡法對數(shù)組進(jìn)行排序for (j = 0; j < iFilterLen - 1; j ++){for (i = 0; i < iFilterLen - j - 1; i ++){if (bArray[i] > bArray[i + 1]){// 互換bTemp = bArray[i];bArray[i] = bArray[i + 1];bArray[i + 1] = bTemp;}}}// 計算中值if ((iFilterLen & 1) > 0){// 數(shù)組有奇數(shù)個元素，返回中間一個元素bTemp = bArray[(iFilterLen + 1) / 2];}else{// 數(shù)組有偶數(shù)個元素，返回中間兩個元素平均值bTemp = (bArray[iFilterLen / 2] + bArray[iFilterLen / 2 + 1]) / 2;}return bTemp; }

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的关于中值滤波算法，以及C语言实现的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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