中值滤波算法的优点（中值滤波的优点和缺点各是什么）

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NR基础篇下——中值滤波、多级中值滤波、多级中值混合滤波、加权中值...

1、中值滤波基础，它以求小窗口内的中位数替代像素值，例如3x3窗口内，如绿色所示，这种方法能有效去除椒盐噪声，边缘保持清晰，如滤波效果图所示。

2、中值滤波原理：中值滤波法是非线性平滑技术，它将图像中每个像素的灰度值设为该点及其周围窗口内所有像素灰度值的中值。中值滤波同样使用3 * 3或7 * 7的模板。高斯滤波原理：高斯滤波是线性平滑技术，主要用于去除高斯噪声，广泛应用于图像处理中的降噪。

3、中值滤波是一种非线性信号处理技术，它依赖于排序统计原理，特别适用于降低噪声的影响。其核心理念是通过替换图像或序列中某个点的值为该点周围像素值的中位数，以接近真实值并消除孤立的噪声点。

图像滤波中值滤波

均值滤波原理：均值滤波算法是线性滤波的一种，通过选取一个模板覆盖图像，该模板内包含目标像素及其周围临近像素。模板内所有像素的平均值会取代目标像素的原始值。均值滤波的模板通常为3 * 3或7 * 7。

中值滤波器作为非线性滤波器的典型代表，主要通过将图像或序列中心点位置的值替换为其域内的中值来实现信号恢复。它具有操作简单、处理速度快以及出色的去噪性能，曾被认为是非线性滤波技术的象征。然而，中值滤波器在滤除高斯噪声时存在局限性。

均值滤波和中值滤波属于空域图像增强的处理方法，均值滤波去麻点，中值滤波保边缘。要进行均值滤波首先要生成一个3x3矩阵。算法运算窗口一般采用奇数点的邻域来计算中值，最常用的窗口有3X3和5X5模型。通过2个或者3个RAM的存储来实现3X3像素窗口。通过2个或者3个FIFO的存储来实现3X3像素窗口。

cvSmooth中值滤波是一种非常实用的非线性图像平滑技术，它的核心原理是通过替换每个像素点的灰度值为该点周围邻域内像素值的中位数。具体操作步骤如下：首先，从图像中选取一个特定的采样窗口，窗口内的像素点数量通常为奇数，以保证排序的可行性。

什么是中值滤波?

中值滤波是一种非线性信号处理技术，它依赖于排序统计原理，特别适用于降低噪声的影响。其核心理念是通过替换图像或序列中某个点的值为该点周围像素值的中位数，以接近真实值并消除孤立的噪声点。

中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序，用其中值代替窗口中心象素的原来灰度值，它是一种非线性的图像平滑法，它对脉冲干扰级椒盐噪声的抑制效果好，在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊。

中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值。中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替。

中值滤波的原理：对于一串连续输入的信号（量化后是一组数据）。如下图所示，是输入的原信号。中值滤波的原理为，重新计算每一个x的输出值(y)，新的输出值。

中值滤波是一种非线性数字图像处理算法，用于减轻或消除数字图像中的噪声。它通过在图像中移动的滑动窗口内对像素值进行排序，并将中间值（中位数）作为当前像素的新值来实现。这种滤波方法广泛用于去除椒盐噪声，其中图像中的个别像素值被强烈干扰。

在数字信号处理领域，中值滤波是一种凭借排序统计原理实现的高效噪声抑制技术。它的核心理念在于，通过替换图像或序列中某一像素点的值为该点周围像素值的中位数，以此来平滑图像，减少孤立噪声点的影响。

...常见的滤波方法--自适应滤波器--自适应中值滤波器

1、数字图像处理领域中的自适应中值滤波器是一种改进的滤波方法，相较于普通中值滤波，自适应中值滤波器更具灵活性与针对性。它的核心在于判断像素点是否为噪声，而非直接以固定大小的窗口进行滤波。

2、采用非线性滤波器消除图像中的高频噪声，比如中值滤波器、自适应中值滤波器、半径滤波器等。采用高斯滤波器平滑图像，以改善图像的细节和去除高频噪声。采用自适应Wiener滤波器，它是一种最优滤波器，可以有效地消除图像中的高频噪声。

3、统计排序滤波器：中值滤波器：相同尺寸下，比均值滤波器引起的模糊小。处理脉冲噪声很有效。但多次使用会模糊图像。值滤波器：处理“椒”噪声效果好，但会从黑色物体边缘移走一些黑色色素。最小值滤波器：处理“盐”噪声效果好，但会从白色物体边缘移走一些白色色素。

4、典型的数字滤波器有Kalman滤波，Wenner滤波，自适应滤波，小波变换(wavelet)等手段[3] 。从本质上讲，数字滤波实际上是一种算法，这种算法在数字设备上得以实现。这里的数字设备不仅包含计算机，还有嵌入式设备如：DSP，FPGA，ARM等。问题三：什么是数字滤波滤波是将信号中特定波段频率滤除的操作。

5、线性平滑滤波器：用MATLAB实现领域平均法抑制噪声程序。中值滤波器：用MATLAB实现中值滤波程序。状态统计滤波器：用ordfilt2函数实现状态滤波程序。二维自适应除噪滤波器：用wiener2函数实现二维自适应除噪滤波程序。

6、滤波器（filter），是一种用来消除干扰杂讯的器件，将输入或输出经过过滤而得到纯净的直流电。

常用的去噪算法

常用的去噪算法如下：中值滤波器（Median Filter）：这是一种非线性数字滤波技术，通过用邻域中值替换每个像素值来去噪。它对于去除椒盐噪声（Salt-and-Pepper Noise）特别有效。Wiener滤波器：Wiener滤波器是一种统计最优估计方法，它基于对信号和噪声的统计特性的了解。

常用的去噪算法有中值滤波、高斯滤波、均值滤波小波去噪、非局部均值去噪、总变差去噪算法。中值滤波中值滤波是一种非线性数字图像处理算法，用于减轻或消除数字图像中的噪声。它通过在图像中移动的滑动窗口内对像素值进行排序，并将中间值（中位数）作为当前像素的新值来实现。

本文将去噪算法分为多个类别，包括空间域滤波、变换域阈值、随机场、统计模型、各向异性扩散方法、字典学习方法和混合方法。

图像去噪领域中的BM3D算法，通过巧妙结合非局部和变换两种去噪策略，实现了显著的去噪效果。其核心思路在于，首先假设图像中的噪声可被近似为高斯分布，通过平均多个相似图像块降低噪声强度。BM3D算法的流程包括基础估计和最终估计两步。

混合域去噪算法结合图像在不同域的特点，设计出的综合型图像降噪方法。这类算法的优势在于它可以充分利用不同域内图像信息的不同表示形式，以更全面和灵活的方式来识别和去除噪声，同时保留图像的细节和结构信息。本文将首先介绍常见的频域去噪方法，但具体的原理细节与公式推导不做深入讨论。

图像滤波的中值滤波

1、中值滤波是一种非线性信号处理技术，它依赖于排序统计原理，特别适用于降低噪声的影响。其核心理念是通过替换图像或序列中某个点的值为该点周围像素值的中位数，以接近真实值并消除孤立的噪声点。

2、cvSmooth中值滤波是一种非常实用的非线性图像平滑技术，它的核心原理是通过替换每个像素点的灰度值为该点周围邻域内像素值的中位数。具体操作步骤如下：首先，从图像中选取一个特定的采样窗口，窗口内的像素点数量通常为奇数，以保证排序的可行性。

3、均值滤波原理：均值滤波算法是线性滤波的一种，通过选取一个模板覆盖图像，该模板内包含目标像素及其周围临近像素。模板内所有像素的平均值会取代目标像素的原始值。均值滤波的模板通常为3 * 3或7 * 7。

4、均值滤波和中值滤波属于空域图像增强的处理方法，均值滤波去麻点，中值滤波保边缘。要进行均值滤波首先要生成一个3x3矩阵。算法运算窗口一般采用奇数点的邻域来计算中值，最常用的窗口有3X3和5X5模型。通过2个或者3个RAM的存储来实现3X3像素窗口。通过2个或者3个FIFO的存储来实现3X3像素窗口。

5、中值滤波器作为非线性滤波器的典型代表，主要通过将图像或序列中心点位置的值替换为其域内的中值来实现信号恢复。它具有操作简单、处理速度快以及出色的去噪性能，曾被认为是非线性滤波技术的象征。然而，中值滤波器在滤除高斯噪声时存在局限性。

6、均值滤波和中值滤波的内容非常基础，均值滤波相当于低通滤波，有将图像模糊化的趋势，对椒盐噪声基本无能为力。中值滤波的优点是可以很好的过滤掉椒盐噪声，缺点是易造成图像的不连续性。通过下面三张图可以清楚看到以上两种滤波方法的差异。