关于中值滤波算法，以及C语言实现

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

1：通过从图像中的某个采样窗口取出奇数个数据进行排序

2：用排序后的中值取代要处理的数据即可

中值滤波的算法实现过程，重点是排序，最常用的冒泡排序~~

把滤波区间的数据从小到大进行排序，然后取中值，（如果是奇数个数据，那么中值就只有一个了，如果偶数个数据，中值有两个，可以对两个数据再求平均）

下面是一个C语言实现中值滤波的函数：

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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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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    

下面是一个完整的C语言程序，用在图像处理中

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/*************************************************************************  

 * 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;    

}