中值濾波器 ( Median Filter ) C++ 實作[轉]

from 中值濾波器 ( Median Filter ) C++ 實作 

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數也就是中值取代了。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

噪聲圖(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圖像變得平滑，同時去除了椒鹽噪聲(圖像最外圈的像素沒有去除掉隻是因為我沒有從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， 除非周圍的顔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！ 是以在效果上要好很多。一般來說這個中值濾波是去除椒鹽噪聲的非常理想的選擇。

一樣的，最後還是貼一段我運作的代碼：

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1. void medianFilter (unsigned char* corrupted, unsigned char* smooth, int width, int height)  
2. {  
3.     memcpy ( smooth, corrupted, width*height*sizeof(unsigned char) );  
4.     for (int j=1;j<height-1;j++)  
5.     {  
6.         for (int i=1;i<width-1;i++)  
7.         {  
8.             int k = 0;  
9.             unsigned char window[9];  
10.             for (int jj = j - 1; jj < j + 2; ++jj)  
11.                 for (int ii = i - 1; ii < i + 2; ++ii)  
12.                     window[k++] = corrupted[jj * width + ii];  
13.             //   Order elements (only half of them)  
14.             for (int m = 0; m < 5; ++m)  
15.             {  
16.                 int min = m;  
17.                 for (int n = m + 1; n < 9; ++n)  
18.                     if (window[n] < window[min])  
19.                         min = n;  
20.                 //   Put found minimum element in its place  
21.                 unsigned char temp = window[m];  
22.                 window[m] = window[min];  
23.                 window[min] = temp;  
24.             }  
25.             smooth[ j*width+i ] = window[4];  
26.         }  
27.     }  
28. }