一种稳健的自适应图像平滑算法（芮杰等）

平滑算法1：

%roburstmedfilt1.mfunction [y]=roburstmedfilt1(x,a,b)x=double(x);y=x;[m,n]=size(x);k=floor(a/2)+1;for i=k:m+1-k    for j=k:n+1-k       z=zeros(1,4*k^2-4*k);       num=1;       for i1=i-k+1:i+k-1          for j1=j-k+1:j+k-1            if i1==i & j1==j               continue;            end            z(1,num)=x(i1,j1);            num=num+1;          end       end       %z即为不含中心像素的行向量       zmax=max(z);       zmin=min(z);              %中心像素为噪声点       if x(i,j) > zmax          y(i,j) = zmax;       end              %中心像素为噪声点       if x(i,j) < zmin          y(i,j) = zmin;       end              if x(i,j) < zmax & x(i,j) > zmin          y(i,j) = x(i,j);       end    endend

平滑算法2：

%roburstmedfilt2.mfunction [y]=roburstmedfilt2(x,a,b)x=double(x);y=x;[m,n]=size(x);k=floor(a/2)+1;for i=k:m+1-k    for j=k:n+1-k       num=0;       num1=1;       %统计窗口范围内和中心灰度值不相等的像素个数       for i1=i-k+1:i+k-1          for j1=j-k+1:j+k-1            if x(i1,j1)~= x(i,j);              num=num+1;            end          end       end       z=zeros(1,num);%来存储与中心像素不等的行向量，共计num个       for i1=i-k+1:i+k-1          for j1=j-k+1:j+k-1            if x(i1,j1)~= x(i,j);              z(1,num1) = x(i1,j1);              num1=num1+1;            end          end       end        %z即为与中心像素值不等的像素构成的行向量       zmax=max(z);       zmin=min(z);       zmed=median(z);       if x(i,j) > zmax          if  zmed < zmax & zmed > zmin%检验中值是否是脉冲           y(i,j) = zmed;             else           y(i,j) = zmax;          end       end       if x(i,j) < zmin          if  zmed < zmax & zmed > zmin           y(i,j) = zmed;             else           y(i,j) = zmin;          end       end       if x(i,j) < zmax & x(i,j) > zmin          y(i,j) = x(i,j);       end    endend

主函数：

I=imread('1.png');I=rgb2gray(I);[e f]=size(I);J=imnoise(I,'salt & pepper',0.7);%J=imnoise(I,'gaussian',0,0.0002);%%第一种算法在保持边缘和细节较第二种算法要差一点l=roburstmedfilt1(J,3,3);%第一种稳健平滑滤波器l1=roburstmedfilt2(J,3,3);%第二种稳健平滑滤波器l2=commonfilt2(J,3,3);%普通的中值滤波器subplot(131),imshow( uint8(l) ),title('第一种稳健平滑滤波器');subplot(132),imshow( uint8(l1) ),title('第二种稳健平滑滤波器');subplot(133),imshow( uint8(l2) ),title('普通的中值滤波器');% 计算三种算法的峰值信噪比B=8;                %编码一个像素用多少二进制位MAX=2^B-1;          %图像有多少灰度级I=double(I);l=double(l);l1=double(l1);l2=double(l2);%%%%%% psnr1=MES1=sum(sum((I-l).^2))/(e*f);     %自适应中值去噪的均方差PSNR1=20*log10(MAX/sqrt(MES1));           %自适应中值算法去噪的峰值信噪比%%%%%% psnr2=MES2=sum(sum((I-l1).^2))/(e*f);     %自己编写的中值去噪的均方差PSNR2=20*log10(MAX/sqrt(MES2));           %自己编写的中值去噪的峰值信噪比%%%%%% psnr3=MES3=sum(sum((I-l2).^2))/(e*f);     %自己编写的中值去噪的均方差PSNR3=20*log10(MAX/sqrt(MES3));           %自己编写的中值去噪的峰值信噪比