中值濾波器 ( Median Filter ) C++ 實現

 有了前面一個均值濾波器

的基礎， 在看中值濾波器就不是很容易繼續了。均值濾波是像素周圍的3*3的像素做平均值操作， 那麼中值就是在3*3中的像素中尋找中值。 來看這樣一個描述圖（無圖無真相）

這把可以清晰地看到， 這裡有6，2，0，3，97，4，19，3，10這些像素， 然後中間的這些像素值就被這些像素的中位元也就是中值取代了。為了滿足和前面一篇文章的格式相對應， 我們馬上進入下一個單元， 來看看在平滑和降噪方面的功效！

原圖1                                                                           中值濾波之後

雜訊圖(5%)                                                                中值濾波後：

非常impressive的一點在這裡就可以看出來了， 很明顯中值濾波不僅是映像變得平滑，同時去除了椒鹽雜訊(映像最外圈的像素沒有去除掉只是因為我沒有從0-width處理而已)。從這裡中值的邏輯來看， 我們做中值操作的時候， 那麼白色(255)和黑色(0)因為是最大最小值， 除非周圍的顏色都是黑色或者白色，不然一般都會被剔除掉， 這就是和均值最大的不同！ 所以在效果上要好很多。一般來說這個中值濾波是去除椒鹽雜訊的非常理想的選擇。

一樣的，最後還是貼一段我啟動並執行代碼：

/**<br />** method to remove noise from the corrupted image by median value<br />* @param corrupted input grayscale binary array with corrupted info<br />* @param smooth output data for smooth result, the memory need to be allocated outside of the function<br />* @param width width of the input grayscale image<br />* @param height height of the input grayscale image<br />*/<br />void medianFilter (unsigned char* corrupted, unsigned char* smooth, int width, int height)<br />{</p><p>memcpy ( smooth, corrupted, width*height*sizeof(unsigned char) );<br />for (int j=1;j<height-1;j++)<br />{<br />for (int i=1;i<width-1;i++)<br />{<br />int k = 0;<br />unsigned char window[9];<br />for (int jj = j - 1; jj < j + 2; ++jj)<br />for (int ii = i - 1; ii < i + 2; ++ii)<br />window[k++] = corrupted[jj * width + ii];<br />// Order elements (only half of them)<br />for (int m = 0; m < 5; ++m)<br />{<br />int min = m;<br />for (int n = m + 1; n < 9; ++n)<br />if (window[n] < window[min])<br />min = n;<br />// Put found minimum element in its place<br />unsigned char temp = window[m];<br />window[m] = window[min];<br />window[min] = temp;<br />}<br />smooth[ j*width+i ] = window[4];<br />}<br />}<br />}