关于中值滤波算法，以及C语言实现

1、什么是中值滤波？

中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序，用其中值代替窗口中心象素的原来灰度值，它是一种非线性的图像平滑法，它对脉冲干扰级椒盐噪声的抑制效果好，在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊。

中值滤波可以过滤尖峰脉冲。目的在于我们对于滤波后的数据更感兴趣。滤波后的数据保留的原图像的变化趋势，同时去除了尖峰脉冲对分析造成的影响。

    以一维信号的中值滤波举例。对灰度序列80、120、90、200、100、110、70，如果按大小顺序排列，其结果为70、80、90、10O、110、120、200，其中间位置上的灰度值为10O，则该灰度序列的中值即为100。一维信号中值滤波实际上就是用中值代替规定位置（一般指原始信号序列中心位置）的信号值。对前面所举的序列而言，中值滤波的结果是用中值100替代序列80、120、90、200、100、110、70中的信号序列中心位置值200，得到的滤波序列就是80、120、90、100、100、110、70。如果在此序列中200是一个噪声信号，则用此方法即可去除这个噪声点。

    二维中值滤波是：对于一幅图像的象素矩阵，取以目标象素为中心的一个子矩阵窗口，这个窗口可以是3*3 ，5*5 等根据需要选取，对窗口内的象素灰度排序，取中间一个值作为目标象素的新灰度值。窗口示例如ooooxoooo上面x为目标象素，和周围o组成3*3矩阵Array，然后对这9个元素的灰度进行排序，以排序后的中间元素Array[4]为x的新灰度值，如此就完成对象素x的中值滤波，再迭代对其他需要的象素进行滤波即可。

图像处理中，中值滤波的实现方法

1：通过从中的某个采样窗口取出奇数个数据进行排序

2：用排序后的取代要处理的数据即可

中值滤波的算法实现过程，重点是排序，最常用的冒泡排序~~

把滤波区间的数据从小到大进行排序，然后取中值，（如果是奇数个数据，那么中值就只有一个了，如果偶数个数据，中值有两个，可以对两个数据再求平均）

下面是一个C语言实现中值滤波的函数：

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1. unsigned char GetMedianNum(int * bArray, int iFilterLen)  
2. {  
3.     int i,j;// 循环变量  
4.     unsigned char bTemp;  
5.       
6.     // 用冒泡法对数组进行排序  
7.     for (j = 0; j < iFilterLen - 1; j ++)  
8.     {  
9.         for (i = 0; i < iFilterLen - j - 1; i ++)  
10.         {  
11.             if (bArray[i] > bArray[i + 1])  
12.             {  
13.                 // 互换  
14.                 bTemp = bArray[i];  
15.                 bArray[i] = bArray[i + 1];  
16.                 bArray[i + 1] = bTemp;  
17.             }  
18.         }  
19.     }  
20.       
21.     // 计算中值  
22.     if ((iFilterLen & 1) > 0)  
23.     {  
24.         // 数组有奇数个元素，返回中间一个元素  
25.         bTemp = bArray[(iFilterLen + 1) / 2];  
26.     }  
27.     else  
28.     {  
29.         // 数组有偶数个元素，返回中间两个元素平均值  
30.         bTemp = (bArray[iFilterLen / 2] + bArray[iFilterLen / 2 + 1]) / 2;  
31.     }  
32.   
33.     return bTemp;  
34. }  

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1. 注：bArray 是一个整形指针，我们传入的一般是一个数组，用来存储待排序的数据    
2.     iFilterLen 是滤波器的长度    
3.    用在图像处理中时，由于像素的取值范围是0~255，刚好是unsigned char 的范围，所以函数的返回值是unsigned char，如果我们要处理的数是float型，或其他类型，返回值也可以更改~~返回值是bTemp，也即是我们想得到的中值    

下面是一个完整的C语言程序，用在图像处理中

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1. /*************************************************************************  
2.  * 函数名称：  
3.  *   MedianFilter()  
4.  * 参数:  
5.  *   int   iFilterH         - 滤波器的高度  
6.  *   int   iFilterW         - 滤波器的宽度  
7.  *   int   iFilterMX        - 滤波器的中心元素X坐标  
8.  *   int   iFilterMY        - 滤波器的中心元素Y坐标  
9.  * 说明:  
10.  *   该函数对DIB图像进行中值滤波。  
11.  ************************************************************************/    
12. #define iFilterW 1    
13. #define iFilterH 1    
14. #define iFilterMX 1    
15. #define iFilterMY 1    
16. #define WIDTHBYTES(bits)    (((bits) + 31) / 32 * 4)    
17.     
18.     
19. unsigned char GetMedianNum(int * bArray, int iFilterLen);    
20. void MedianFilter(unsigned char *pImg1,unsigned char *pImg,int nWidth,int nHeight)    
21. {           
22.     unsigned char   *lpSrc;                         // 指向源图像的指针     
23.     unsigned char   *lpDst;                         // 指向要复制区域的指针    
24.     int         aValue[iFilterH*iFilterW];          // 指向滤波器数组的指针    
25.     int         i,j,k,l;                            // 循环变量     
26.     int         lLineBytes;                         // 图像每行的字节数     
27.     lLineBytes = WIDTHBYTES(nWidth * 8);    
28.     for ( i=0;i<nWidth;i++,pImg++ )    
29.         (*pImg)=0;    
30.     // 开始中值滤波    
31.     // 行(除去边缘几行)    
32.     for(i = iFilterMY; i < nHeight - iFilterH + iFilterMY + 1; i++)    
33.     {    
34.         // 列(除去边缘几列)    
35.         for(j = iFilterMX; j < nWidth - iFilterW + iFilterMX + 1; j++)    
36.         {    
37.             // 指向新DIB第i行，第j个象素的指针    
38.             lpDst = pImg + lLineBytes * (nHeight - 1 - i) + j;    
39.                 
40.             // 读取滤波器数组    
41.             for (k = 0; k < iFilterH; k++)    
42.             {    
43.                 for (l = 0; l < iFilterW; l++)    
44.                 {    
45.                     // 指向DIB第i - iFilterMY + k行，第j - iFilterMX + l个象素的指针    
46.                     lpSrc = pImg1 + lLineBytes * (nHeight - 1 - i + iFilterMY - k) + j - iFilterMX + l;    
47.                     
48.                     // 保存象素值    
49.                     aValue[k * iFilterW + l] = *lpSrc;    
50.                 }    
51.             }    
52.                 
53.             // 获取中值    
54.             * lpDst = GetMedianNum(aValue, iFilterH * iFilterW);    
55.         }    
56.     }    
57.     
58. }    
59.     
60. unsigned char GetMedianNum(int * bArray, int iFilterLen)    
61. {    
62.     int     i,j;            // 循环变量    
63.     unsigned char bTemp;    
64.         
65.     // 用冒泡法对数组进行排序    
66.     for (j = 0; j < iFilterLen - 1; j ++)    
67.     {    
68.         for (i = 0; i < iFilterLen - j - 1; i ++)    
69.         {    
70.             if (bArray[i] > bArray[i + 1])    
71.             {    
72.                 // 互换    
73.                 bTemp = bArray[i];    
74.                 bArray[i] = bArray[i + 1];    
75.                 bArray[i + 1] = bTemp;    
76.             }    
77.         }    
78.     }    
79.         
80.     // 计算中值    
81.     if ((iFilterLen & 1) > 0)    
82.     {    
83.         // 数组有奇数个元素，返回中间一个元素    
84.         bTemp = bArray[(iFilterLen + 1) / 2];    
85.     }    
86.     else    
87.     {    
88.         // 数组有偶数个元素，返回中间两个元素平均值    
89.         bTemp = (bArray[iFilterLen / 2] + bArray[iFilterLen / 2 + 1]) / 2;    
90.     }    
91.         
92.     return bTemp;    
93. }