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1、什么是中值滤波？
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。
中值滤波可以过滤尖峰脉冲。目的在于我们对于滤波后的数据更感兴趣。滤波后的数据保留的原图像的变化趋势，同时去除了尖峰脉冲对分析造成的影响。
以一维信号的中值滤波举例。对灰度序列80、120、90、200、100、110、70，如果按大小顺序排列，其结果为70、80、90、10O、110、120、200，其中间位置上的灰度值为10O，则该灰度序列的中值即为100。一维信号中值滤波实际上就是用中值代替规定位置（一般指原始信号序列中心位置）的信号值。对前面所举的序列而言，中值滤波的结果是用中值100替代序列80、120、90、200、100、110、70中的信号序列中心位置值200，得到的滤波序列就是80、120、90、100、100、110、70。如果在此序列中200是一个噪声信号，则用此方法即可去除这个噪声点。
二维中值滤波算法是：对于一幅图像的象素矩阵，取以目标象素为中心的一个子矩阵窗口，这个窗口可以是3*3 ，5*5 等根据需要选取，对窗口内的象素灰度排序，取中间一个值作为目标象素的新灰度值。窗口示例如ooooxoooo上面x为目标象素，和周围o组成3*3矩阵Array，然后对这9个元素的灰度进行排序，以排序后的中间元素Array[4]为x的新灰度值，如此就完成对象素x的中值滤波，再迭代对其他需要的象素进行滤波即可。
图像处理中，中值滤波的实现方法
unsigned char GetMedianNum(int * bArray, int iFilterLen) { int i,j;// 循环变量 unsigned char bTemp; // 用冒泡法对数组进行排序 for (j = 0; j < iFilterLen - 1; j ++) { for (i = 0; i < iFilterLen - j - 1; i ++) { if (bArray[i] > bArray[i + 1]) { // 互换 bTemp = bArray[i]; bArray[i] = bArray[i + 1]; bArray[i + 1] = bTemp; } } } // 计算中值 if ((iFilterLen & 1) > 0) { // 数组有奇数个元素，返回中间一个元素 bTemp = bArray[(iFilterLen + 1) / 2]; } else { // 数组有偶数个元素，返回中间两个元素平均值 bTemp = (bArray[iFilterLen / 2] + bArray[iFilterLen / 2 + 1]) / 2; } return bTemp; }
注：bArray 是一个整形指针，我们传入的一般是一个数组，用来存储待排序的数据 iFilterLen 是滤波器的长度 用在图像处理中时，由于像素的取值范围是0~255，刚好是unsigned char 的范围，所以函数的返回值是unsigned char，如果我们要处理的数是float型，或其他类型，返回值也可以更改~~返回值是bTemp，也即是我们想得到的中值
<span style="color: rgb(51, 51, 51);">下面是一个完整的C语言程序，用在图像处理中</span>
/************************************************************************* * 函数名称： * MedianFilter() * 参数: * int iFilterH - 滤波器的高度 * int iFilterW - 滤波器的宽度 * int iFilterMX - 滤波器的中心元素X坐标 * int iFilterMY - 滤波器的中心元素Y坐标 * 说明: * 该函数对DIB图像进行中值滤波。 ************************************************************************/ #define iFilterW 1 #define iFilterH 1 #define iFilterMX 1 #define iFilterMY 1 #define WIDTHBYTES(bits) (((bits) + 31) / 32 * 4) unsigned char GetMedianNum(int * bArray, int iFilterLen); void MedianFilter(unsigned char *pImg1,unsigned char *pImg,int nWidth,int nHeight) { unsigned char *lpSrc; // 指向源图像的指针 unsigned char *lpDst; // 指向要复制区域的指针 int aValue[iFilterH*iFilterW]; // 指向滤波器数组的指针 int i,j,k,l; // 循环变量 int lLineBytes; // 图像每行的字节数 lLineBytes = WIDTHBYTES(nWidth * 8); for ( i=0;i<nWidth;i++,pImg++ ) (*pImg)=0; // 开始中值滤波 // 行(除去边缘几行) for(i = iFilterMY; i < nHeight - iFilterH + iFilterMY + 1; i++) { // 列(除去边缘几列) for(j = iFilterMX; j < nWidth - iFilterW + iFilterMX + 1; j++) { // 指向新DIB第i行，第j个象素的指针 lpDst = pImg + lLineBytes * (nHeight - 1 - i) + j; // 读取滤波器数组 for (k = 0; k < iFilterH; k++) { for (l = 0; l < iFilterW; l++) { // 指向DIB第i - iFilterMY + k行，第j - iFilterMX + l个象素的指针 lpSrc = pImg1 + lLineBytes * (nHeight - 1 - i + iFilterMY - k) + j - iFilterMX + l; // 保存象素值 aValue[k * iFilterW + l] = *lpSrc; } } // 获取中值 * lpDst = GetMedianNum(aValue, iFilterH * iFilterW); } } } unsigned char GetMedianNum(int * bArray, int iFilterLen) { int i,j; // 循环变量 unsigned char bTemp; // 用冒泡法对数组进行排序 for (j = 0; j < iFilterLen - 1; j ++) { for (i = 0; i < iFilterLen - j - 1; i ++) { if (bArray[i] > bArray[i + 1]) { // 互换 bTemp = bArray[i]; bArray[i] = bArray[i + 1]; bArray[i + 1] = bTemp; } } } // 计算中值 if ((iFilterLen & 1) > 0) { // 数组有奇数个元素，返回中间一个元素 bTemp = bArray[(iFilterLen + 1) / 2]; } else { // 数组有偶数个元素，返回中间两个元素平均值 bTemp = (bArray[iFilterLen / 2] + bArray[iFilterLen / 2 + 1]) / 2; } return bTemp; }
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原文地址：http://www.cnblogs.com/LittleTiger/p/4612476.html
