中值滤波 java实现

中值滤波器原理

         如果不在边缘区域，图像的数据是平缓的，没有太大的差值。因此，一个噪声点的值要么过大，要么过小。比如下图，左图是没有处理的原图，250在该区域由为突出，通过对3*3的9个数据进行排序，将中间值150重新填入，即滤波完成，原本的噪声点被去掉，该区域恢复平缓。同理，在边缘区域中，对于边界来说，高频不会影响，而过低数值将会突出，中值的选择将不会受到影响，除非3*3的整块区域都被污染，这时我们可以考虑更大的核来处理。

java 实现

/**
* <p>Title: medfilt2</p>
* <p>Description:中值滤波 </p>
* @param imagesPos
* @param tmp 模板矩阵 2*2
* @return
*/
public static Matrix medfilt2(Matrix imagesPos, Matrix tmp) {
/**imagesPos 计算矩阵外围追加数值为0外围，以防矩阵下表越界*/
Matrix appendPos=DenseMatrix.Factory.emptyMatrix();
appendPos=appendPos.appendVertically(Ret.NEW, imagesPos);
Matrix v= DenseMatrix.Factory.zeros(1,imagesPos.getColumnCount());
appendPos=appendPos.appendVertically(Ret.NEW, v);
Matrix h= DenseMatrix.Factory.zeros(imagesPos.getRowCount()+1,1);
appendPos=appendPos.appendHorizontally(Ret.NEW, h);

Matrix matRt= DenseMatrix.Factory.zeros(imagesPos.getRowCount(),imagesPos.getColumnCount());
for(int i=0;i<imagesPos.getRowCount();i++) {

Matrix matTmp= DenseMatrix.Factory.zeros(tmp.getColumnCount(), tmp.getColumnCount());
for(int j=0;j<imagesPos.getColumnCount();j++) {
/**求和*/
double [] d= {appendPos.getAsDouble(i,j),appendPos.getAsDouble(i,j+1),
appendPos.getAsDouble(i+1,j),appendPos.getAsDouble(i+1,j+1)};
Arrays.sort(d);
/**依据模板矩阵2*2 计算中值*/
double dbMid=(d[1]+d[2])/2;
matRt.setAsDouble(dbMid, i,j);

}
}

return matRt;

}