中值滤波
1.算法描述
中值滤波的算法思想很简单,例如说选定3*3大小的方阵,那么:
首先建立和原图像等大的矩阵,将作为中值滤波后的图像。
然后对于原图像的每一个像素点,都取出它本身和它的八邻域共9个元素,按大小排序。
取出排序后的9个元素中的中位数,令它成为新图象的在该像素点处的像素值。
2.Matlab代码
函数MedianFiltering:
MedianFiltering.m
function new_img = MedianFiltering(img)
[height,width] = size(img);
new_img = img;
for i = 2 : height - 1
for j = 2 : width - 1
tmp = img(i - 1 : i + 1, j - 1 : j + 1);
tmp = sort(tmp(:));
new_img(i - 1, j - 1) = tmp(5);
end
end
new_img = uint8(new_img);
调用函数的脚本Task2:
Task2.m
img = imread('sport car.pgm');
[height,width] = size(img);
set(figure, 'name', 'MedianFiltering');
subplot(2, 2, 1);
imshow(img);
title('Original Image');
t1 = uint8(255 * rand(height, width));
t2 = uint8(255 * rand(height, width));
for i = 1 : height
for j = 1 : width
if img(i, j) > t1(i, j) && img(i, j) > t2(i, j)
img(i, j) = 255;
end
if img(i, j) < t1(i, j) && img(i, j) < t2(i, j)
img(i, j) = 0;
end
end
end
subplot(2, 2, 2);
imshow(img);
title('Polluted Image');
new_img = MedianFiltering(img);
subplot(2, 2, 3);
imshow(new_img);
title('MedianFiltered Image');
subplot(2, 2, 4);
imshow(medfilt2(img));
title('medfilt2 Image');
3.处理结果
下图为中值滤波效果图对比,其中,左上角为原图,右上角为椒盐噪声污染后的图像,左下角为使用自己编写的中值滤波函数MedianFiltering得到的图像,右下角为使用matlab函数medfilt2得到的图像。明显看到两个函数处理后的图像效果一致。