技術標籤：matlab 中值濾波matlab中值濾波matlab中值濾波函式matlab改變影象尺寸swing 視窗自適應大小

中值濾波器(Median Filter)

中值濾波的思想就是比較一定領域內的畫素值的大小，取出其中值作為這個領域的中心畫素新的值。假設對一定領域內的所有畫素從小到大進行排序，如果存在孤立的噪聲點，比如椒鹽噪聲(椒噪聲——較小的灰度值，呈現的效果是小黑點；鹽噪聲——較大的灰度值，呈現的效果是小白點)，那麼從小到大排序的這個陣列中，那些孤立的噪聲一定會分佈在兩邊(要麼很小，要麼很大)，這樣子取出的中值點可以很好地保留畫素資訊，而濾除了噪聲點的影響。中值濾波器受濾波視窗大小影響較大，用於消除噪聲和保護影象細節，兩者會存在衝突。如果視窗較小，則能較好地保護影象中的一些細節資訊，但對噪聲的過濾效果就會打折扣；反之，如果視窗尺寸較大則會有較好的噪聲過濾效果，但也會對影象造成一定的模糊效果，從而丟失一部分細節資訊。另外，如果在濾波視窗內的噪聲點的個數大於整個視窗內畫素的個數，則中值濾波就不能很好的過濾掉噪聲。

自適應中值濾波器(Adaptive Median Filter)

在噪聲密度不是很大的情況下(根據經驗，噪聲的出現的概率小於0.2)，使用中值濾波的效果不錯。但是當噪聲出現的概率比較高時，原來的中值濾波演算法就不是很有效了。只有增大濾波器視窗尺寸，儘管會使影象變得模糊。

使用自適應中值濾波器的目的就是，根據預設好的條件，動態地改變中值濾波器的視窗尺寸，以同時兼顧去噪聲作用和保護細節的效果。

下面是自適應中值濾波器演算法的詳細描述：

預先定義好以下符號：

SxySxy：濾波器的作用區域，濾波器視窗所覆蓋的區域，該區域中心點為影象中第y行第x列個畫素點；

ZminZmin：SxySxy中最小的灰度值；

ZmaxZmax：SxySxy中最大的灰度值；

ZmedZmed：SxySxy中所有灰度值的中值；

ZxyZxy：表示影象中第y行第x列個畫素點的灰度值；

SmaxSmax：SxySxy所允許的最大視窗尺寸；

自適應中值濾波器分為以下兩個過程，A和B：

A:

1. A1 = ZmedZmed - ZminZmin

2. A2 = ZmedZmed - ZmaxZmax

3. 如果A1>0A1>0 且 A2<0A2<0，則跳轉到B

4. 否則，增大視窗的尺寸

5. 如果增大後的尺寸≤≤SmaxSmax，則重複A

6. 否則，直接輸出ZmedZmed

B：

1. B1 = ZxyZxy - ZminZmin

2. B2 = ZxyZxy - ZmaxZmax

3. 如果B1>0B1>0 且 B2<0B2<0，則輸出ZxyZxy

4. 否則輸出ZmedZmed

直觀解釋

在自適應中值濾波演算法中，A步驟裡面會先判斷是否滿足Zmin

接下來考慮跳轉到B之後的情況：判斷中心點的畫素值是否是噪聲點，判斷條件為Zmin

%*******************************************%———自適應中值濾波法去除大密度椒鹽噪聲———%  主要思想%  判斷當前畫素是否為噪聲點%   1) NO ->不處理%   2) YES->自適應中值濾波  %   3) 邊緣處理%                             04/01/2018%******************************************close all;clc;clear allset(0,'defaultfigurecolor','w')%讀取影象I=imread('rice.png');%變為灰度圖% I=rgb2gray(I);%加椒鹽噪聲In=imnoise(I,'salt & pepper',0.7);%求影象最大最小值max=max(max(In));min=min(min(In));%建立一幅影象size=size(In);J=zeros(size);%自適應中值濾波for i=2:size(1)-1    for j=2:size(2)-1        if(In(i,j)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(Bmin)                   J(i,j)=B;                   break;                end            end        end    endend%邊緣處理%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%最後一行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%最後一列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);%用評價函式評價SMF處理結果K=medfilt2(In);snr_1=snr(I,K);%用評價函式評價本演算法處理結果snr_2=snr(I,J);%顯示處理結果subplot(121),imshow(In);subplot(122),imshow(J);

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