图像平滑3-K邻近平滑

K-Nearest Neighbors (KNN)

• 概念
  选择处理点邻域内与处理点最相近的K个邻点平均，其核心是确定边界点和非边界点。

• 优点
  可以保护边界，不被平滑。

• 步骤

  1. 以待处理点为中心取N*N的模版。
  2. 在模版中，选择K个与待处理点像素灰度差为最小的像素。
  3. 计算K 个像素平均，代替计算点像素。

• 效果
  

code

clear allload ('lena512.mat');pic=uint8(lena512);pic=imnoise(pic,'gaussian');N=3;K=5;picFilter=lowFilter(N,K,pic);subplot(121)imshow(pic)title('original image')subplot(122)imshow(picFilter)title('KNN filter image')function [picFilter]=lowFilter(N,K,pic)Nmid=(N-1)/2;[m,n]=size(pic);for i=1:m    mb=i-Nmid;    me=i+Nmid;    if mb<1            mb=1;    end    if me>m            me=m;    end    for j=1:n               nb=j-Nmid;        ne=j+Nmid;                if nb<1            nb=1;        end               if ne>n            ne=n;        end        pic_temp=reshape(pic(mb:me,nb:ne),numel(pic(mb:me,nb:ne)),1);        [~,index]=sort(abs(pic_temp-pic(i,j)));        if index<K            picFilter(i,j)=mean(pic_temp(index));        else            picFilter(i,j)=mean(pic_temp(index(2:K+1)));        end    endendpicFilter=uint8(picFilter);end