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  • 中值滤波概念: 中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术,中值滤波的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邻域中各点值的中值代替,让周围的像素值接近的真实值,...

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    中值滤波

    概念
    中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术,中值滤波的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邻域中各点值的中值代替,让周围的像素值接近的真实值,从而消除孤立的噪声点。方法是用某种结构的二维滑动模板,将板内像素按照像素值的大小进行排序,生成单调上升(或下降)的为二维数据序列。二维中值滤波输出为g(x,y)=med{f(x-k,y-l),(k,l∈W)} ,其中,f(x,y),g(x,y)分别为原始图像和处理后图像。W为二维模板,通常为33,55区域,也可以是不同的的形状,如线状,圆形,十字形,圆环形等。

    原理解释
    其实中值滤波比较好理解,首先需要我们找到中值,再用其去替代一个位置的像素。比如在一副图像中,我们取3*3的模板,在这个模板中,一个有9个元素,我们找出其中的中值,用它去代替最中间的那个位置的像素,这就是中值滤波。
    图示:

    c750d31d42eb3bf776c95b7e5f0761d8.png

    MATLAB实现

    方法一:medfilt2()函数实现

    t=imread('a1.jpg');
    t=rgb2gray(t);
    t1=imnoise(t,'salt & pepper',0.3);
    subplot(1,2,1),imshow(t1),title('加入椒盐噪声后')
    t2=medfilt2(t1,[3 3]);
    subplot(1,2,2),imshow(t2),title('中值滤波后')

    效果图:

    a1b6a84f7261ad1dae5728b70d86389a.png


    注意:medfilt2()函数中的第一个参数必须是二维的,这就是为什么先要把图像灰度化的原因,那么有什么方法对彩色图像中值滤波呢?肯定可以的啊,分别对三个通道中值滤波就行了。

    t=imread('a1.jpg');
    t1=imnoise(t,'salt & pepper',0.3);
    subplot(1,2,1),imshow(t1),title('加入椒盐噪声后')
    t2=t
    t2(:,:,1)=medfilt2(t1(:,:,1),[3 3]);
    t2(:,:,2)=medfilt2(t1(:,:,2),[3 3]);
    t2(:,:,3)=medfilt2(t1(:,:,3),[3 3]);
    subplot(1,2,2),imshow(t2),title('中值滤波后')

    效果图:

    495a66c44c5095e95c9e04cd99a073ab.png

    方法二:自己编写中值滤波函数
    中值滤波函数:

    function [ img ] = median_filter( image, m )
    %----------------------------------------------
    %中值滤波
    %输入:
    %image:原图
    %m:模板的大小3*3的模板,m=3
     
    %输出:
    %img:中值滤波处理后的图像
    %----------------------------------------------
        n = m;
        [ height, width ] = size(image);
        x1 = double(image);
        x2 = x1;
        for i = 1: height-n+1
            for j = 1:width-n+1
                mb = x1( i:(i+n-1),  j:(j+n-1) );%获取图像中n*n的矩阵
                mb = mb(:);%将mb变成向量化,变成一个列向量
                mm = median(mb);%取中间值
                x2( i+(n-1)/2,  j+(n-1)/2 ) = mm;
     
            end
        end
     
        img = uint8(x2);
    end

    主函数:

    t=imread('a1.jpg');
    t1=imnoise(t,'salt & pepper',0.3);
    imshow(t1),title('加入椒盐噪声');
    t2=median_filter(t,3);%调用函数
    figure,imshow(t),title('中值滤波后')

    效果图:

    44e0fad41e1e7f98ceaae8dd895fa39a.png

    8899ebdce30808d2d0b16d6706c1cf27.png

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  • 中值滤波概念: 中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术,中值滤波的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邻域中各点值的中值代替,让周围的像素值接近的真实值,...

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    中值滤波

    概念
    中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术,中值滤波的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邻域中各点值的中值代替,让周围的像素值接近的真实值,从而消除孤立的噪声点。方法是用某种结构的二维滑动模板,将板内像素按照像素值的大小进行排序,生成单调上升(或下降)的为二维数据序列。二维中值滤波输出为g(x,y)=med{f(x-k,y-l),(k,l∈W)} ,其中,f(x,y),g(x,y)分别为原始图像和处理后图像。W为二维模板,通常为33,55区域,也可以是不同的的形状,如线状,圆形,十字形,圆环形等。

    原理解释
    其实中值滤波比较好理解,首先需要我们找到中值,再用其去替代一个位置的像素。比如在一副图像中,我们取3*3的模板,在这个模板中,一个有9个元素,我们找出其中的中值,用它去代替最中间的那个位置的像素,这就是中值滤波。
    图示:

    599ce6055684f6351fc88b0d8993cc53.png

    MATLAB实现

    方法一:medfilt2()函数实现

    t=imread('a1.jpg');
    t=rgb2gray(t);
    t1=imnoise(t,'salt & pepper',0.3);
    subplot(1,2,1),imshow(t1),title('加入椒盐噪声后')
    t2=medfilt2(t1,[3 3]);
    subplot(1,2,2),imshow(t2),title('中值滤波后')

    效果图:

    25974a9122154b78a7a6b991df12e337.png


    注意:medfilt2()函数中的第一个参数必须是二维的,这就是为什么先要把图像灰度化的原因,那么有什么方法对彩色图像中值滤波呢?肯定可以的啊,分别对三个通道中值滤波就行了。

    t=imread('a1.jpg');
    t1=imnoise(t,'salt & pepper',0.3);
    subplot(1,2,1),imshow(t1),title('加入椒盐噪声后')
    t2=t
    t2(:,:,1)=medfilt2(t1(:,:,1),[3 3]);
    t2(:,:,2)=medfilt2(t1(:,:,2),[3 3]);
    t2(:,:,3)=medfilt2(t1(:,:,3),[3 3]);
    subplot(1,2,2),imshow(t2),title('中值滤波后')

    效果图:

    4ca402d07f0141b773ede4a03134a14f.png

    方法二:自己编写中值滤波函数
    中值滤波函数:

    function [ img ] = median_filter( image, m )
    %----------------------------------------------
    %中值滤波
    %输入:
    %image:原图
    %m:模板的大小3*3的模板,m=3
     
    %输出:
    %img:中值滤波处理后的图像
    %----------------------------------------------
        n = m;
        [ height, width ] = size(image);
        x1 = double(image);
        x2 = x1;
        for i = 1: height-n+1
            for j = 1:width-n+1
                mb = x1( i:(i+n-1),  j:(j+n-1) );%获取图像中n*n的矩阵
                mb = mb(:);%将mb变成向量化,变成一个列向量
                mm = median(mb);%取中间值
                x2( i+(n-1)/2,  j+(n-1)/2 ) = mm;
     
            end
        end
     
        img = uint8(x2);
    end

    主函数:

    t=imread('a1.jpg');
    t1=imnoise(t,'salt & pepper',0.3);
    imshow(t1),title('加入椒盐噪声');
    t2=median_filter(t,3);%调用函数
    figure,imshow(t),title('中值滤波后')

    效果图:

    b134c7f5b351fc5348314f78cd491d02.png

    7735b69f6cac98cc89d99a5dcd428be8.png

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  • 根据中值滤波的定义,完成中值滤波过程。选择了3X3的矩形窗对加了椒盐噪声的图像进行中值滤波。自己跑过,亲测有效。
  • img = imread('rice.png'); img2 = imnoise(img,'salt & pepper'); subplot(1,3,1); subimage(img);...% 对加入噪声的图像进行处理 [m,n] = size(img); for i = 2:m-1 for j = 2:n-1 t = img(i-1:i+1,j-1:
    img = imread('rice.png');
    img2 = imnoise(img,'salt & pepper');
    subplot(1,3,1);
    subimage(img);
    title('原图像');
    subplot(1,3,2);
    subimage(img2);
    title('加入噪声的图像');
    % 对加入噪声的图像进行处理
    [m,n] = size(img);
    for i = 2:m-1
        for j = 2:n-1
            t = img(i-1:i+1,j-1:j+1);
            new_img(i,j) = median(t(1:9));
        end
    end
    subplot(1,3,3)
    subimage(new_img)
    title('中值滤波后的图像');

    在这里插入图片描述

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  • MATLAB 图像 均值滤波 中值滤波

    千次阅读 2009-10-08 18:29:00
    可如果你换个图片,很意外,你的程序会报警,为什么呢,很多高手也许会不屑一顾,可我相信很多初学者也许会体验到我所感受到的迷茫和失望,搜索完全不得要领,这里我就要对均值滤波,中值滤波进行阐述:  1.均值...

    看到网上很多介绍均值滤波和中值滤波的程序和代码,代码很全,拷贝下来,运行完全没有问题,可如果你换个图片,很意外,你的程序会报警,为什么呢,很多高手也许会不屑一顾,可我相信很多初学者也许会体验到我所感受到的迷茫和失望,搜索完全不得要领,这里我就要对均值滤波,中值滤波进行阐述:

          1.均值滤波就是对一个像素,取其周围的像素均值作为当前像素的值

          2.中值滤波就是对一个像素,取其周围的像素中间值作为当前像素的值

          3.很多人也许会问周围的像素到底是多少周围,包不包括该像素值,这完全依你自己的兴趣,你可以包括当前像素值,也可以不包括,你可以选取当前像素值的上下左右,左上,左下,甚至更远,至于哪个效果好,应该视具体情况,对比才知好歹!

         4.重要的一点,MATLAB里的中值滤波函数medfilt2只适用二维矩阵,这就意味着对彩色图像,均值滤波函数medfilt2是不能运行的,若想运行,可对彩色图像的R,G,B三分量分别用medfilt2,再合成,但效果不行。

         5就效果而言,中值滤波效果更好,这可能与大家的常识相矛盾,但想到下面的一点你也许会有所感悟:中值滤波的值在像素里确实存在,而均值却可能出现一个陌生的值。


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  • MATLAB--数字图像处理 中值滤波

    千次阅读 多人点赞 2019-09-14 16:23:46
    中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术,中值滤波的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邻域中各点值的中值代替,让周围的像素值接近的真实值,从而消除孤立的噪声...
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  • Matlab 均值滤波与中值滤波

    万次阅读 多人点赞 2018-08-25 23:38:30
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  • 前言在进行图像空域处理时,对于椒盐噪声的图像中值滤波是一个很不错的选择,一般来说mask有矩形 椭形 和十字形,十字形被认为在处理含有少数尖锥基元的图像更能保证尖锥的形状,由于没找到Matlab自带的函数库实现...
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    2012-12-05 22:40:47
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  • 中值滤波——MATLAB实现

    千次阅读 2017-10-07 19:26:03
     1、原理 中值滤波能有效抑制噪声。主要采用灰度值排序,把数字图像中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替,依次取代像素中心点的灰度值,让原本与周围像素灰度值相差比较...%图像进行中值滤波,并显示图
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  • 中值滤波 matlab程序实现(一)

    万次阅读 2018-09-19 16:07:29
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