中值滤波原理？

一、中值滤波原理？

中值滤波在图像处理中，在进行图像处理操作之前往往要对图像进行滤波操作。中值滤波为一种非线性的数字滤波器，它的原理基于用像素点邻域点集像素值的中值代替像素点的值，从而消除孤立的噪声点。中值滤波是非线性的、对斑点噪声和椒盐噪声的滤波处理效果比较好，只要选取合适的阈值阀，中值滤波能在保留较好的边缘下降噪。

斑点噪声

斑点噪声是SAR成像系统的一大特色，源自基本分辨单元内地物的随机散射，在图像上表现为信号相关（如在空间上相关）的小斑点，它既降低了图像的画面质量，又严重影响图像的自动分割、分类、目标检测以及其它定量专题信息的提取 。

椒盐噪声

椒盐噪声也称为脉冲噪声，是图像中经常见到的一种噪声，它是一种随机出现的白点或者黑点，可能是亮的区域有黑色像素或是在暗的区域有白色像素（或是两者皆有）。椒盐噪声的成因可能是影像讯号受到突如其来的强烈干扰而产生、模数转换器或位元传输错误等。例如失效的感应器导致像素值为最小值，饱和的感应器导致像素值为最大值。

中值滤波算法步骤以及代码实现

基于中值滤波的设计思想，算法步骤非常简单

（1） 用一个滑动窗口去遍历图像，这个滑动窗口的范围就是像素点的邻域。

（2） 获取滑动窗口的像素值集合，并且排序，得到中值替换原像素点。

（3） 遍历图像重复步骤（2）至结束。

// This main.cpp

// median filtering sample

// author:mango

// copyright: https://mangoroom.cn

#include<iostream>

#include<vector>

#include<opencv2/opencv.hpp>

// median filtering

void MedianFilter(const cv::Mat& input_image, cv::Mat& output_image, const int& kernel_size)

{

// 输入参数检查

if (input_image.empty())

{

throw "Input image is empty!!!";

}

else if(input_image.channels() != 1)

{

throw "Input image not be gray!!!";

}

// 遍历图像

output_image = input_image.clone();

int rows = input_image.rows;

int cols = input_image.cols;

std::vector<int> filter_windows(kernel_size*kernel_size, 0);

for (auto i = kernel_size / 2; i < rows - (kernel_size / 2); i++)

{

for (auto j = kernel_size / 2; j < cols - (kernel_size / 2); j++)

{

// 滤波窗口元素排序

int index = 0;

for (auto m = 0; m < kernel_size; m++)

{

for (auto n = 0; n < kernel_size; n++)

{

filter_windows.at(index) = input_image.at<uchar>(i - kernel_size / 2 + m, j - kernel_size / 2 + n);

index++;

}

}

std::sort(filter_windows.begin(), filter_windows.end());

// 更新图像像素

output_image.at<uchar>(i, j) = filter_windows.at(kernel_size * kernel_size / 2);

}

}

}

int main()

{

cv::Mat img = cv::imread("Noise_salt_and_pepper.png", 0);

cv::Mat dst;

MedianFilter(img, dst, 3);

cv::imshow("img", img);

cv::imshow("dst", dst);

cv::waitKey(0);

return 0;

}

但是以上直白思路的算法效率是非常低的，每个滑动窗口中的像素点每一次都需要重新排序，假如窗口选取比较大和图像比较大，显然这开销是巨大的。我们发现窗口每一次移动的时候，窗口内容丢掉的只是最左侧的一列而新增的是最右侧的一例，对于窗口的其他像素点并没有发生变化，不需要重新排序。此优化的算法步骤如下：

（1）置$t = \frac{mn}{2}$

如果m和n都为奇数，则对t取整，这样我们总是可以避免不必要的浮点数运算。

（2）将窗口移至一个新行的开始，对其内容排序。建立窗口像素的直方图H,确定其中值m,记下亮度小于或者等于m的像素数目$n_m$。

（3）对于最左列亮度是$p_g$的每个像素p,做

$$H[p_g] = H[p_g] - 1$$

进一步，如果$p_g \leq m$, 置$n_m = n_m-1$。

（4）将窗口右移一列，对于最右列亮度是$p_g$的每个像素$p$,做

$$H[p_g] = H[p_g] + 1$$

如果$p_g \leq m$, 置$n_m = n_m + 1$。

（5）如果$n_m = t$,则跳转至步骤8.

（6）如果$n_m > t$ 则跳转至步骤7。

重复

$$m = m + 1$$

$$n_m = n_m + H[m]$$

直到$n_m \geq t$则跳转至步骤8。

（7）（此时有$n_m > t$。重复

$$n_m = n_m - H[m]$$

$$m = m - 1$$

直到$n_m \leq t$。

（8） 如果有窗口的右侧列不是图像的有边界，

二、自适应中值滤波与中值滤波的区别？

自适应中值滤波（Adaptive Median Filter）和中值滤波（Median Filter）都是常用的图像处理技术，用于消除图像噪声。它们的主要区别在于自适应中值滤波根据图像局部区域的亮度分布自适应地调整滤波器的参数，而中值滤波则采用固定参数。

1. 中值滤波：中值滤波是一种非线性平滑滤波器，它将像素与其邻域中其他像素的比较，然后输出中值（即中等亮度的值）。中值滤波对于处理脉冲噪声（如椒盐噪声）和椒盐噪声效果较好，但在处理高斯噪声时性能较差。

2. 自适应中值滤波：自适应中值滤波是一种根据图像局部区域的亮度分布调整滤波器参数的中值滤波。其基本思想是：如果图像局部区域的亮度分布接近高斯分布，则使用较小的滤波器参数（如3x3）；如果图像局部区域的亮度分布接近脉冲噪声，则使用较大的滤波器参数（如5x5或7x7）。这种自适应调整方法可以更好地去除噪声，同时保留图像的细节。

总之，自适应中值滤波根据图像的局部亮度分布自适应地调整滤波器参数，因此在处理不同类型噪声时性能更好，而在处理高斯噪声时性能较差。中值滤波采用固定参数，对于脉冲噪声和椒盐噪声效果较好，但在处理高斯噪声时性能较差。在实际应用中，需要根据图像噪声的类型和具体情况选择合适的滤波器。

三、中值滤波的条件？

中值滤波是基于排序统计理论的一种能够有效地抑制噪声的非线性信号处理技术,其基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个领域内各点值的中值代替,让周围的像素值接近真实值,从而消除孤立的噪声点,对于斑点噪声(Speckle noise)和椒盐噪声(salt-pepper noise)来说尤其有用,因为它不依赖于领域内那些与典型值差别很大的值;

四、中值滤波计算步骤？

中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值。计算步骤如下：

（1）对窗内的每行像素按降序排序，得到最大值、中间值和最小值。

（2）把三行的最小值即第三列相比较，取其中的最大值。

（3）把三行的最大值即第一列相比较，取其中的最小值。

（4）把三行的中间值即第二列相比较，再取一次中间值。

（5）把前面的到的三个值再做一次排序，获得的中值即该窗口的中值。

五、c 图像识别中值滤波

随着人工智能的飞速发展，图像识别技术已经成为了我们日常生活中不可或缺的一部分。图像识别中的滤波技术是一种常用的图像处理方法，其中最常见的就是中值滤波。

什么是中值滤波

中值滤波是一种非线性滤波器，在图像处理中被广泛应用于去除图像中的椒盐噪声效果。椒盐噪声是一种即黑点又白点的随机分布的噪声，会严重影响图像的质量和观感。中值滤波通过取像素点周围区域内像素值的中值，来修复受到噪声干扰的像素点。

中值滤波的原理非常简单，它使用一个指定大小的滑动窗口，将窗口内的像素点按照像素值的大小排序，然后取中间值作为当前像素点的值。由于中值滤波只考虑像素点的相对大小而不受噪声的影响，所以能够有效地减少图像中的噪声。

在C语言中实现中值滤波

在C语言中实现中值滤波的算法非常简单。我们可以使用一个二维数组来表示图像，然后使用循环遍历每个像素点，并计算中值。以下是一个简单的示例代码：

#include <stdio.h> int main() { int image[100][100]; int result[100][100]; int i, j, k, l, temp; int window_size = 3; int median_index = window_size * window_size / 2; // 遍历每个像素点 for (i = 0; i < 100; i++) { for (j = 0; j < 100; j++) { // 初始化结果数组 result[i][j] = 0; // 判断当前像素点的周围是否足够大 if (i >= window_size / 2 && i < 100 - window_size / 2 && j >= window_size / 2 && j < 100 - window_size / 2) { // 取窗口范围内的像素值 int values[window_size * window_size]; int index = 0; for (k = -window_size / 2; k <= window_size / 2; k++) { for (l = -window_size / 2; l <= window_size / 2; l++) { values[index++] = image[i + k][j + l]; } } // 对像素值排序 for (k = 0; k < window_size * window_size - 1; k++) { for (l = 0; l < window_size * window_size - k - 1; l++) { if (values[l] > values[l + 1]) { temp = values[l]; values[l] = values[l + 1]; values[l + 1] = temp; } } } // 取中值 result[i][j] = values[median_index]; } } } return 0; }

在这个示例代码中，我们使用了一个大小为3的滑动窗口，并假设图像大小为100x100。我们通过遍历图像的每个像素点，判断它的周围是否足够大的范围进行滤波操作。然后，我们将窗口范围内的像素值存储到一个一维数组中，并对该数组进行排序。最后，取中间值作为当前像素点的值，即完成了中值滤波的操作。

中值滤波的优缺点

中值滤波作为一种常用的图像处理方法，具有以下几个优点：

• 能够有效地去除椒盐噪声，提高图像的质量和观感。
• 算法简单，实现容易，适合应用于实时图像处理。
• 相比于其他线性滤波器，中值滤波更适用于非线性噪声的去除。

然而，中值滤波也存在一些不足之处：

• 对于噪声密度较高的图像，可能会造成图像细节的丢失。
• 滤波窗口的大小会直接影响滤波效果，选择合适的窗口大小是一个挑战。
• 中值滤波是一种计算密集型的操作，对于大尺寸图像处理速度较慢。
• 如果图像中存在其他类型的噪声，中值滤波可能无法完全去除。

总结

中值滤波作为图像识别中常用的滤波技术，能够有效去除椒盐噪声，提高图像质量。通过对像素点周围区域内像素值的排序，选取中间值作为当前像素点的值，中值滤波能够减少噪声的影响，并保持图像的细节信息。在实际应用中，我们需要根据具体情况选择合适的滤波窗口大小，以达到最理想的滤波效果。

六、matlab图像识别中值滤波

Matlab图像识别中值滤波原理与实现

在Matlab图像处理中，中值滤波是一种常用的滤波方法，特别适合用于去除图像中的椒盐噪声。本文将介绍中值滤波的原理及在图像识别中的实现方式。

中值滤波原理

中值滤波是一种非线性滤波方法，它的原理是将每个像素点的灰度值替换为该像素点邻域内所有像素的中值。在图像中存在椒盐噪声时，中值滤波能够有效地去除噪声点，而不会模糊图像细节。

中值滤波算法

实现中值滤波的算法步骤如下：

1. 选择合适的滤波器大小n，通常选择3x3或5x5的窗口。
2. 对图像的每个像素点进行遍历，并取该像素点邻域内的像素值。
3. 将邻域内的像素值按升序排列，取其中值作为该像素点的新值。
4. 重复以上步骤直至处理完所有像素点。

Matlab实现

在Matlab中，可以使用medfilt2函数来实现中值滤波。该函数可以指定滤波器的大小，并自动应用中值滤波算法。以下是一个示例代码：

img = imread('image.jpg'); filtered_img = medfilt2(img, [3 3]); imshow(filtered_img);

上述代码首先读入一幅图像，然后将其应用3x3的中值滤波器进行滤波，并显示处理后的图像。

实例分析

为了进一步说明中值滤波的效果，我们将对一副含有椒盐噪声的图像进行处理。首先，加载图像并添加椒盐噪声：

img = imread('noisy_image.jpg');
noisy_img = imnoise(img, 'salt & pepper', 0.05);
imshow(noisy_img);

接下来，使用中值滤波对含有噪声的图像进行滤波处理：

filtered_img = medfilt2(noisy_img, [3 3]);
imshow(filtered_img);

可以看到，经过中值滤波处理后，图像中的椒盐噪声得到了有效去除，图像变得更加清晰。

总结

中值滤波是一种简单而有效的滤波方法，在Matlab中实现也相对简单。对于图像处理中的噪声去除任务，中值滤波是一个不错的选择。通过本文的介绍，相信读者已经对中值滤波的原理和实现有了更深入的了解。

七、中值滤波器的滤波步骤？

中值滤波器滤波步骤是取这一列数据的中间数据，将其赋给对应模板中心位置的像素。如果窗口中有奇数个元素，中值取元素按灰度值大小排序后的中间元素灰度值。

如果窗口中有偶数个元素，中值取元素按灰度值大小排序后，中间两个元素灰度的平均值。

因为图像为二维信号，中值滤波的窗口形状和尺寸对滤波器效果影响很大，不同图像内容和不同应用要求往往选用不同的窗口形状和尺寸。

八、均值滤波与中值滤波的比较？

均值波跟中值滤波比较

均值滤波采用线性的方法，平均整个窗口范围内的像素值，均值滤波本身存在着固有的缺陷，即它不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好地去除噪声点

中值滤波对脉冲噪声有良好的滤除作用，特别是在滤除噪声的同时，能够保护信号的边缘，使之不被模糊。

九、matlab如何实现中值滤波？

matlab是进行数值分析的一个重要的工具。今天讲一下matlab对一维信号进行中值滤波的使用方法。所谓的滤波，简单意义上来说，就是对原信号进行处理，通过一系列的变换得到另一个信号。好比A为一组输入信号，经过中值滤波，产生信号B。而中值滤波就是其中的变换。类似的滤波还有高斯平滑滤波，均值滤波等。

1中值滤波的原理：对于一串连续输入的信号（量化后是一组数据）。如下图所示，是输入的原信号。中值滤波的原理为，重新计算每一个x的输出值(y)，新的输出值。相当于 y = new(x)，new的操作是，从在以x为中心，长度为2k的原信号中（区间为[k+1,x+k]），提取出这段区间内中间的那个值，作为 y=new(x)的结果。

2 举例来说，输入：Y[1-10]:1,2,3,4,5,6,7,8,9,10. 取区间2k = 4,所以k=2;执行中值滤波 K=中值滤波(Y)由x-k+1>=1，所以当k=2时，x>=2滤波时：K[1]=Y[1]K[2]=(Y[1]、Y[2]、Y[3]、Y[4])的中间值，即为2或3

3 matlab的中值滤波实现方式：调用函数：A = medfilt1(B,n)B为输入信号，A为滤波后的信号，即结果。n为控制滤波区间的参数。具体定义如下：1、若n为基数，区间为[k-(n-1)/2,k+(n-1)/2],2、若n为偶数,区间为[k-n/2,k+n/2+1],中值滤波表示用这个区间内的中间值代替这一点的值。

4 对于输入信号（最开头的图），以下分别为设置区间n=8和n=16得到的滤波图像。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。

十、低通滤波器和中值滤波的区别？

低通滤波器去除了图像的高频部分,即细节信息,留下的低频信息代表了概貌。常用的例子,比如美图秀秀的磨皮,去掉了脸部细节信息(痘坑,痘印,暗斑等)。

中值滤波就是一种低通滤,其是一种非线性平滑技术,它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值。