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关于中值滤波算法，以及C语言实现（转）
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互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了关于中值滤波算法，以及C语言实现（转），小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含3737字，纯文字阅读大概需要6分钟。
内容图文
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。
二维中值滤波算法是：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
unsigned char GetMedianNum(int * bArray, int iFilterLen) { int i,j;// 循环变量 unsigned char bTemp; // 用冒泡法对数组进行排序for (j = 0; j < iFilterLen - 1; j ++) { for (i = 0; i < iFilterLen - j - 1; i ++) { if (bArray[i] > bArray[i + 1]) { // 互换 bTemp = bArray[i]; bArray[i] = bArray[i + 1]; bArray[i + 1] = bTemp; } } } // 计算中值if ((iFilterLen & 1) > 0) { // 数组有奇数个元素，返回中间一个元素 bTemp = bArray[(iFilterLen + 1) / 2]; } else { // 数组有偶数个元素，返回中间两个元素平均值 bTemp = (bArray[iFilterLen / 2] + bArray[iFilterLen / 2 + 1]) / 2; } return bTemp; }
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
iFilterLen 是滤波器的长度
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
<span style="color: rgb(51, 51, 51);">下面是一个完整的C语言程序，用在图像处理中</span>
/*
************************************************************************
* 函数名称：
* MedianFilter()
* 参数:
* int iFilterH - 滤波器的高度
* int iFilterW - 滤波器的宽度
* int iFilterMX - 滤波器的中心元素X坐标
* int iFilterMY - 滤波器的中心元素Y坐标
* 说明:
* 该函数对DIB图像进行中值滤波。
***********************************************************************
*/
#define iFilterW 1
#define iFilterH 1
#define iFilterMX 1
#define iFilterMY 1
#define WIDTHBYTES(bits) (((bits) + 31) / 32 * 4)
unsigned char GetMedianNum(int * bArray, int iFilterLen);
void MedianFilter(unsigned char *pImg1,unsigned char *pImg,int nWidth,int nHeight)
{
unsigned char *lpSrc; // 指向源图像的指针
unsigned char *lpDst; // 指向要复制区域的指针int aValue[iFilterH*iFilterW]; // 指向滤波器数组的指针int i,j,k,l; // 循环变量 int lLineBytes; // 图像每行的字节数
lLineBytes = WIDTHBYTES(nWidth * 8);
for ( i=0;i<nWidth;i++,pImg++ )
(*pImg)=0;
// 开始中值滤波
// 行(除去边缘几行)for(i = iFilterMY; i < nHeight - iFilterH + iFilterMY + 1; i++)
{
// 列(除去边缘几列)for(j = iFilterMX; j < nWidth - iFilterW + iFilterMX + 1; j++)
{
// 指向新DIB第i行，第j个象素的指针
lpDst = pImg + lLineBytes * (nHeight - 1 - i) + j;
// 读取滤波器数组for (k = 0; k < iFilterH; k++)
{
for (l = 0; l < iFilterW; l++)
{
// 指向DIB第i - iFilterMY + k行，第j - iFilterMX + l个象素的指针
lpSrc = pImg1 + lLineBytes * (nHeight - 1 - i + iFilterMY - k) + j - iFilterMX + l;
// 保存象素值
aValue[k * iFilterW + l] = *lpSrc;
}
}
// 获取中值
* lpDst = GetMedianNum(aValue, iFilterH * iFilterW);
}
}
}
unsigned char GetMedianNum(int * bArray, int iFilterLen)
{
int i,j; // 循环变量
unsigned char bTemp;
// 用冒泡法对数组进行排序for (j = 0; j < iFilterLen - 1; j ++)
{
for (i = 0; i < iFilterLen - j - 1; i ++)
{
if (bArray[i] > bArray[i + 1])
{
// 互换
bTemp = bArray[i];
bArray[i] = bArray[i + 1];
bArray[i + 1] = bTemp;
}
}
}
// 计算中值if ((iFilterLen & 1) > 0)
{
// 数组有奇数个元素，返回中间一个元素
bTemp = bArray[(iFilterLen + 1) / 2];
}
else
{
// 数组有偶数个元素，返回中间两个元素平均值
bTemp = (bArray[iFilterLen / 2] + bArray[iFilterLen / 2 + 1]) / 2;
}
return bTemp;
}
原文：http://www.cnblogs.com/LittleTiger/p/4612476.html
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的关于中值滤波算法，以及C语言实现（转）全部内容，希望文章能够帮你解决关于中值滤波算法，以及C语言实现（转）所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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