中值滤波器 ( Median Filter ) C++ 实现

中值滤波器 ( Median Filter ) C++ 实现

有了前面一个均值滤波器 的基础， 在看中值滤波器就不是很容易继续了。均值滤波是像素周围的3*3的像素做平均值操作， 那么中值就是在3*3中的像素中寻找中值。 来看这样一个描述图（无图无真相）

 

 

这把可以清晰地看到， 这里有6，2，0，3，97，4，19，3，10这些像素， 然后中间的这些像素值就被这些像素的中位数也就是中值取代了。为了满足和前面一篇文章的格式相对应， 我们马上进入下一个单元， 来看看在平滑和降噪方面的功效！

  

原图1                                                                           中值滤波之后

 

 

噪声图(5%)                                                                中值滤波后：

 

非常impressive的一点在这里就可以看出来了， 很明显中值滤波不仅是图像变得平滑，同时去除了椒盐噪声(图像最外圈的像素没有去除掉只是因为我没有从0-width处理而已)。从这里中值的逻辑来看， 我们做中值操作的时候， 那么白色(255)和黑色(0)因为是最大最小值， 除非周围的颜色都是黑色或者白色，不然一般都会被剔除掉， 这就是和均值最大的不同！ 所以在效果上要好很多。一般来说这个中值滤波是去除椒盐噪声的非常理想的选择。

 

一样的，最后还是贴一段我运行的代码：

 

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/** 

** method to remove noise from the corrupted image by median value 

* @param corrupted input grayscale binary array with corrupted info 

* @param smooth output data for smooth result, the memory need to be allocated outside of the function 

* @param width width of the input grayscale image 

* @param height height of the input grayscale image 

*/ 

void medianFilter (unsigned char* corrupted, unsigned char* smooth, int width, int height)  

{  

    memcpy ( smooth, corrupted, width*height*sizeof(unsigned char) );   // 内存拷贝

    for (int j=1;j<height-1;j++)  

    {  

        for (int i=1;i<width-1;i++)  

        {  

            int k = 0;  

            unsigned char window[9];  

                     //

            for (int jj = j - 1; jj < j + 2; ++jj)  

                for (int ii = i - 1; ii < i + 2; ++ii)  

                    window[k++] = corrupted[jj * width + ii];  

            //   Order elements (only half of them)  

                     // 找中值

            for (int m = 0; m < 5; ++m)  

            {  

                int min = m;  

                for (int n = m + 1; n < 9; ++n)  

                    if (window[n] < window[min])  

                        min = n;  

                //   Put found minimum element in its place  

                unsigned char temp = window[m];  

                window[m] = window[min];  

                window[min] = temp;  

            }  

// 从这里知道, 图像中的每一个像素都经过这样的处理(四条边没有)

            smooth[ j*width+i ] = window[4];    

        }  

    }  

}

 

 

 

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