中值滤波在图像去噪点中的应用

        中值滤波是一种非线性的图像平滑方法，与均值滤波器以及其他线性滤波器相比，它能够很好地滤除脉冲噪声，同时又能够保护目标图像边缘。它是一种邻域运算，类似于卷积，但计算的不是加权求和，而是把邻域中的像素按灰度级进行排序，然后选择该组的中间值作为输出像素值，中值滤波可定义为:

 

        式中:g(x，y)和f（x-i，y-i）分别为输出和输入像素灰度值，W为模板窗口。窗W可以取线状、方形、十字形、圆形、菱形等。

        

        中值滤波实现过程如上图所示。标准的中值滤波器都是由一个奇数大小尺寸的滑动窗组成，通常为3x3窗或5x5窗等。以3x3窗为例，该窗沿着图像数据的行方向逐像素滑动，在每一次滑动期间内，方形窗中的所有像素按照灰度值被排序，这组数据中的中值作为输出，替代原来窗函数的中心位置像素的灰度值。
         C语言基础实现如下：

windowSize = 3;                                           //windowSize是指窗口的长度。v = (char *)calloc(windowSize*windowSize,sizeof(char));   //v存储的是窗口内所有像素的灰度级。for(i=(windowSize-1)/2;i<height-(windowSize-1)/2;i++){   for(j=(windowSize-1)/2;j<width-(windowSize-1)/2;j++)  {                                                       //这个嵌套的for循环是为了让窗口在整个图像内进行移动，i和j就是这个窗口的中心像素在整幅图像中坐标位置      k=0;      for(l=0;l<windowSize;l++)      {         for(m=0;m<windowSize;m++)         {            v[k]=h[i-(windowSize-1)/2+l][j-(windowSize-1)/2+m];            k++;         }      }                                                  //这个嵌套的for循环式获取这个窗口内的所有像素的灰度级，存储在v中      BubbleSort(v,windowSize*windowSize);               //对v内的元素进行排序            h[i][j]=v[windowSize*windowSize/2];                //把排序后中间的那个数赋值给窗口的中心像素。   }}

效果图（窗口大小设置成3）：

处理之后的图像：

         

参考链接：

http://blog.csdn.net/vincentzhao2009/article/details/4565601