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  • 简要说明了中值滤波的原理,介绍并比较了标准中值滤波和多级中值滤波的特点和适用范围,针对滤波算法的邻域性特点,设计了基于FPGA的滤波器整体架构,并设计了标准中值滤波和多级中值滤波两种滤波算法的FPGA实现方案...
  • 本文介绍了标准中值滤波和多级中值滤波的原理,分析了菱形窗口的特点以及适用条件,设计并实现了基于FPGA的菱形滤波窗口及其功能仿真,并对两种滤波窗口的硬件结构进行FPGA资源消耗的对比,说明文中设计的菱形滤波器...
  • 介绍了中值滤波的滤波特点,针对标准中值滤波在图像去噪和保护细节上的缺陷,提出了一种改进的中值滤波算法,通过软件仿真,结果表明:该算法在有效地去除脉冲噪声的同时,很好地保护了边缘细节,较标准中值滤波具有...
  • 针对标准中值滤波算法边缘保持能力较差的缺点,设计了K均值中值滤波算法和递归K均值中值滤波算法。使用K均值方法将中心像素点的邻域数据序列分成两类,将该像素点所属的这类数据的中值作为输出。为了加快算法的速度...
  • 里面有各种中值滤波去噪MATLAB程序,包含标准、开关、极值、自适应等中值滤波
  • 首先椒盐噪声是很简单的一种噪声,椒噪声(黑点)灰度为0,盐噪声(白点)灰度为255,去除椒盐噪声比较有效的方法是采用中值滤波,但是,在噪声密度较大时,标准中值滤波(SMF)的效果就不太好了,因为SMF采用3*3...

       这篇也是老师留的一个小作业,如何滤除椒盐噪声。首先椒盐噪声是很简单的一种噪声,椒噪声(黑点)灰度为0,盐噪声(白点)灰度为255,去除椒盐噪声比较有效的方法是采用中值滤波,但是,在噪声密度较大时,标准中值滤波(SMF)的效果就不太好了,因为SMF采用3*3模板,当噪声密度较大时,所得的中值很可能还为噪声,因此,有很多改进的中值滤波方法被提出。

      本文所实现之功能基于以下思想:

    1.对于非边缘部分,采取自适应中值滤波方法,即先判断当前像素点灰度值是否为0/255,如果不是,则不进行处理,如果是,则进行SMF,取得中值,再进行判断中值是否为0/255,如果是,则增大模板,直至中值不为0/255;

    2.对于边缘部分,采取局部均值的方法。

    参考文献:刘杨。基于改进型中值滤波的高密度椒盐噪声图像去噪算法研究 [ J ].微型机与应用,2016,35(19):47-49.

    —————————————————转载请注明出处———————————————

    matlab程序如下:

    %*******************************************
    %———自适应中值滤波法去除大密度椒盐噪声———
    %  主要思想
    %  判断当前像素是否为噪声点
    %   1) NO ->不处理
    %   2) YES->自适应中值滤波  
    %   3) 边缘处理
    %                             04/01/2018
    %******************************************
    close all;clc;
    %读取图像
    I=imread('lena.jpg');
    %变为灰度图
    I=rgb2gray(I);
    %加椒盐噪声
    In=imnoise(I,'salt & pepper',0.7);
    %求图像最大最小值
    max=max(max(In));
    min=min(min(In));
    %创建一幅图像
    size=size(In);
    J=zeros(size);
    %自适应中值滤波
    for i=2:size(1)-1
        for j=2:size(2)-1
            if(In(i,j)<max||In(i,j)>min)
               J(i,j)=I(i,j);
            else
                for k=1
                  A=In(i-k:i+k,j-k:j+k);
                  B=median(median(A));
                    if(B<max||B>min)
                       J(i,j)=B;
                       break;
                    end
                end
            end
        end
    end
    %边缘处理
    %第一行
    for i=2:size(2)-1
        a=round((In(1,i-1)+In(1,i)+In(1,i+1))/3);
        J(1,i)=a;
    end
    %最后一行
    for i=2:size(2)-1
        a=round((In(size(1),i-1)+In(size(1),i)+In(size(1),i+1))/3);
        J(size(1),i)=a;
    end
    %第一列
    for i=2:size(1)-1
        a=round((In(i-1,1)+In(i,1)+In(i+1,1))/3);
        J(i,1)=a;
    end
    %最后一列
    for i=2:size(1)-1
        a=round((In(i-1,size(2))+In(i,size(2))+In(i+1,size(2)))/3);
        J(i,size(2))=a;
    end
    %左上角
    J(1,1)=round((J(1,2)+J(2,1))/2);
    %左下角
    J(size(1),1)=round((J(size(1),2)+J(size(1)-1,1))/2);
    %右上角
    J(1,size(2))=round((J(1,size(2)-1)+J(2,size(2)))/2);
    %右下角
    J(size(1),size(2))=round((J(size(1),size(2)-1)+J(size(1)-1,size(2)))/2);
    J=uint8(J);
    %figure,imshow(I);
    %用评价函数评价SMF处理结果
    K=medfilt2(In);
    snr_1=SNR(I,K);
    %用评价函数评价本算法处理结果
    snr_2=SNR(I,J);
    %显示处理结果
    subplot(121),imshow(In);
    subplot(122),imshow(J);
    

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  • 标准中值滤波算法的基础上提出了基于聚类方法的滤波算法,该算法除了考虑当前像素和邻域组成的序列的统计特征之外,还考虑到了该序列的结构性特征。首先将该序列分成两类,然后计算当前像素所在的类别的中值作为...
  • Matlab常见的一维数据滤波函数 movmean:平均值滤波 movmedian:中值滤波 此外,同类函数还有获取规定窗口下的标准差与方差函数 movstd:求标准差 ; movvar:求方差 ; 其函数的记忆方法为mov+相应函数的名称 ...

    Matlab常见的一维数据滤波函数

    movmean:平均值滤波
    movmedian:中值滤波

    此外,同类函数还有获取规定窗口下的标准差与方差函数
    movstd:求标准差 ;
    movvar:求方差 ;

    其函数的记忆方法为mov+相应函数的名称

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  • 在对图像中噪声模型分析的基础上,提出了一种基于剩余噪声检测的自适应中值滤波算法。通过对剩余脉冲的检测,自适应地改变滤波器窗口尺寸,从而有效地滤除密度较大的脉冲干扰,同时较好地保留图像的细节。对实际图像的...
  • 标准中值滤波器会根据窗口大小对噪声图像的每个像素点进行处理,这样会导致处理结果受到滤波窗口大小的影响比较严重,而且,对于纹理性较强的图像处理效果不理想会存在模糊现象,故在文章《小样本情况下基于深度学习...

                                      一种改进的中值滤波方法    


     

            标准中值滤波器会根据窗口大小对噪声图像的每个像素点进行处理,这样会导致处理结果受到滤波窗口大小的影响比较严重,而且,对于纹理性较强的图像处理效果不理想会存在模糊现象,故在文章《小样本情况下基于深度学习的水下目标识别》一文中,作者提出了一种改进的中值滤波处理算法。本文是对该文章中提出算法的复现。从处理结果来看,本文具有一定的参考意义。

            作者所针对的对象为水下图像,同时该算法是对椒盐噪声有比较好的效果,能够在尽可能去除椒盐噪声的同时,很好的保留了图像的纹理特性。

    该算法的实现过程:

    1. 使用5×5标准中值滤波器对整个原始图像进行处理,得到粗略降噪图像求原始图像与粗略降噪图像对应像素值的差值,将全部差值的均 值作为阈值来决定我们感兴趣的像素是否为噪声 污染像素.具体而言如果原始图像与粗略降噪图像对应像素点的差值大于阈值,则该像素被认为受到噪声污染,否则认为该像素未受到噪声污染
    2. 分别处理受脉冲噪声污染的像素点.即对原始图像使用5×5中值滤波窗口依次处理受污染的像素,保留未受污染像素得到精细降噪图像.

    具体算法实现: 

    clear all; close all; clc
    I = imread('C:\Users\Administrator\Desktop\3.jpg');
    % I = imread('rice.png');
    J = rgb2gray(I);
    [m,n] = size(J);
    
    %为原始图像添加椒盐噪声
    J_noise = imnoise(J, 'salt & pepper',0.05);
    figure;imshow(J_noise);title('Add salt&pepper noise Image')
    
    
    O = medfilt2(J_noise, [5 5]);
    figure;imshow(O);title('Medfilt deal Image')
    
    %将噪声图像与中值滤波后的图像相减并求去相减后的均值
    K1 = int8(J_noise)-int8(O);
    K = abs(K1);
    T = mean2(K);
    
    %将均值T作为判断噪声图像中噪声所在的位置,并用中值滤波对该点进行处理
    for i=2:m-1
        for j=2:n-1
            if K(i,j) >= T    %确定噪声点
                
                %采用7*7进行中值滤波
    %             H = [J_noise(i-2,j-2),J_noise(i-2,j-1),J_noise(i-2,j),J_noise(i-2,j+1),J_noise(i-2,j+2);
    %                  J_noise(i-1,j-2),J_noise(i-1,j-1),J_noise(i-1,j),J_noise(i-1,j+1),J_noise(i-1,j+2);
    %                  J_noise(i,j-2),J_noise(i,j-1),J_noise(i,j),J_noise(i,j+1),J_noise(i,j+2);
    %                  J_noise(i+1,j-2),J_noise(i+1,j-1),J_noise(i+1,j),J_noise(i+1,j+1),J_noise(i+1,j+2);
    %                  J_noise(i+2,j-2),J_noise(i+2,j-1),J_noise(i+2,j),J_noise(i+2,j+1),J_noise(i+2,j+2)];
    
               %采用3*3进行中值滤波
                H = [J_noise(i-1,j-1),J_noise(i-1,j),J_noise(i-1,j+1);
                     J_noise(i,j-1),J_noise(i,j),J_noise(i,j+1);
                     J_noise(i+1,j-1),J_noise(i+1,j),J_noise(i+1,j+1)];
                 
                Q(i,j) = median(reshape(H,1,size(H,1)*size(H,2)));
            else
                Q(i,j) = J_noise(i,j);
            end
        end
    end
    figure;imshow(Q);title('Q')
    
    figure
    subplot(221);imshow(J);title('原图')
    subplot(222);imshow(J_noise);title('Add salt&pepper noise Image')
    subplot(223);imshow(O);title('标准中值滤波后的图像')imshow(Q);title('Q')
    subplot(224);imshow(Q);title('改进后的中值滤波后的图像')

    处理效果:

    原图:

    结果对比:

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  • 基于阈值分解的多级中值滤波 基于阈值分解的多级中值滤波的结构如下所示: 首先对整个图像统计,得到均值m,和标准差δ,并进行阈值的分解,阈值分解函数Ti()为: 从图1中,噪灰度图像首先在(m-kδ)和(m+k...

    基于阈值分解的多级中值滤波-附代码
    基于阈值分解的多级中值滤波的结构如下所示:
    这里写图片描述
    首先对整个图像统计,得到均值m,和标准差δ,并进行阈值的分解,阈值分解函数Ti()为:
    这里写图片描述
    从图1中,噪灰度图像首先在(m-kδ)和(m+kδ),两个阈值上分解为2个二值图像。k为参数,适当选择k可以使这2个二值图像反映大部分脉冲噪声所处位置的信息。2幅二值图像经过中值滤波后再分别于滤波之前的二值图像作“异或Xor”运算,其目的是得到已被滤除的脉冲噪声位置。然后再对2幅图做“或or”运算,就可以得到总体脉冲噪声位置分布矩阵。最后在噪声位置处滤波,这样可以在去除噪声的同时尽可能地保留细节。
    代码如下:

    #include <opencv2\core\core.hpp>
    #include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
    #include<opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
    #include <iostream>
    using namespace cv;
    using namespace std;
    
    void YZmedian(Mat& I, Mat& Iout, int n=3, double k=1.6)
    {
    	cvtColor(I,I,COLOR_BGR2GRAY);//灰度图转换
    	Mat temp_m,temp_std;   //定义均值方差矩阵
    	meanStdDev(I,temp_m,temp_std);//求均值方差矩阵
    	double Im_m=temp_m.at<double>(0,0);//均值
    	double Im_std=temp_std.at<double>(0,0);//方差
    	
    	
    	double t1=Im_m-k*Im_std;//阈值1
    	double t2=Im_m+k*Im_std;//阈值2
    
    	Mat I1=I.clone();
    	Mat I2=I.clone();
    
    	int width=I.cols;
    	int height=I.rows;
    	for (int i = 0; i < height; i++)
    	{     
    		uchar* data1 =I1.ptr<uchar>(i);
    	    uchar* data2=I2.ptr<uchar>(i);
    		for (int j = 0; j < width; j++)
    		{
    			if (data1[j]>=t1)
    			{
    				data1[j]=1;
    			}
    			else
    			{
    				data1[j]=0;
    			}
    			if (data2[j]>=t2)
    			{
    				data2[j]=1;
    			}
    			else
    			{
    				data2[j]=0;
    			}
    		}
    	}
    
    	Mat I11,I22;
    	medianBlur(I1,I11,n);//中值滤波
    	medianBlur(I2,I22,n);//中值滤波
    
    	Mat I111,I222;
    	bitwise_xor(I1,I11,I111);
    	bitwise_xor(I2,I22,I222);
    
    	Mat I3;
    	bitwise_or(I111,I222,I3);
    
    	/*扩展边界方便滤波*/
    	Mat I4(Size(I3.rows+(n-1),I3.cols+(n-1)),CV_8U,Scalar(0));
    	Mat I5(Size(I3.rows+(n-1),I3.cols+(n-1)),CV_8U,Scalar(0));
    	I.copyTo(I4(Range((n-1)/2,I4.rows-(n-1)/2),Range((n-1)/2,I4.cols-(n-1)/2)));
    	I3.copyTo(I5(Range((n-1)/2,I4.rows-(n-1)/2),Range((n-1)/2,I4.cols-(n-1)/2)));
    	
    	//在噪声处滤波
    	for (int i = 0; i < I4.rows; i++)
    	{
    		uchar* data1=I4.ptr<uchar>(i);
    		uchar* data2=I5.ptr<uchar>(i);
    		for (int j = 0; j < I4.cols; j++)
    		{
    			if(data2[j]==1)
    			{
    				Mat roi=I4(Range(i-(n-1)/2,i+(n-1)/2),Range(j-(n-1)/2,j+(n-1)/2));
    				resize(roi,roi,Size(1,n*n));
    				Mat index;
    				sortIdx(roi,index,SORT_EVERY_COLUMN+SORT_ASCENDING);
    				int x=index.at<int>((n*n-1)/2);
    				data1[j]=roi.at<uchar>(x);
    			}
    		}
    	}
    	Iout=I4(Range((n-1)/2,I4.rows-(n-1)/2),Range((n-1)/2,I4.cols-(n-1)/2)).clone();	
    }
    
    
    
    
    int main()
    {  
    
    	Mat I=imread("Nimg.png");//读取原始图片
    	Mat Iout;
    	Mat Imdian;
    	medianBlur(I,Imdian,7);
    	YZmedian(I,Iout,7,1.6);
    	imshow("原始图像",I);
    	imshow("基于阈值分解的多级中值滤波后的图像",Iout);
    imshow("传统中值滤波",Imdian);
    	
    	waitKey(0);
    	return 0;
    }
    
    

    结果如下图所示:
    这里写图片描述
    代码地址:
    matlab代码下载链接

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标准中值滤波