C++实现中值滤波 |21xrx.com

2023-07-10 21:52:45 深夜i -- --

C++ 中值滤波实现

中值滤波是一种常用的图像处理算法，它通过计算像素值的中位数来消除图像中的噪声。在C++中，中值滤波可以实现如下：

1. 定义一个函数median_filter来实现中值滤波。该函数的输入为一个二维数组data表示待处理的图像，以及两个整数width和height表示图像的宽度和高度。

2. 首先使用双重循环遍历整个图像，对于每个像素点，取其周围的所有像素值，包括自身在内，保存到一个长度为(n+1)*(n+1)的数组中，其中n为所选取的像素点个数。如果周围像素点的个数不足n，则需用0进行填充。

3. 对于这个数组，将所有元素按照从小到大的顺序排列，取其中间位置的元素作为中值。

4. 将该中值作为该像素点的像素值，并将结果保存到一个另一个二维数组result中。最终得到的result数组即为中值滤波后的结果图像。

下面是该函数的C++代码实现：

void median_filter(int data[][SIZE], int width, int height)

{

const int n = 3; //选择周围像素点的个数

int result[SIZE][SIZE] = {0}; //存储中值滤波后的结果图像

for(int i=n/2; i

{

for(int j=n/2; j

{

int temp[(n+1)*(n+1)] = {0}; //存储所选像素点的像素值

int index = 0; //temp数组的下标

//取周围所有像素点的像素值保存到数组temp中

for(int m=-n/2; m<=n/2; ++m)

{

for(int n=-n/2; n<=n/2; ++n)

{

temp[index++] = data[i+m][j+n];

}

//将temp数组排序并取中间位置的元素作为中值，存储到result数组中

std::sort(temp, temp+(n+1)*(n+1));

result[i][j] = temp[n*n/2];

}

//打印中值滤波后的结果图像

for(int i=0; i

{

for(int j=0; j

{

std::cout << result[i][j] << " ";

}

std::cout << std::endl;

}

需要注意的是，中值滤波算法的性能较低，对于大型的图像数据，算法运算时间可能会很长。同时，对于不同的图像，需要根据其特点来选择合适的像素点个数和不同的算法实现方式来实现中值滤波，以达到最佳的效果。

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