我需要在 MATLAB 中为图像实现中值滤波。但是，我不允许在 MATLAB 中使用 medfilt2 或 ordfilt2 函数。我们最近也开始学习 MATLAB。
是否有可用的中值滤波器或高斯滤波器的代码？
【问题讨论】：
nfilter吗？
标签： image matlab image-processing filter median
注意：这假设已安装图像处理工具箱。
中值滤波的基本前提是分析图像中的像素邻域，对其强度进行排序，然后选择中间强度作为结果。我可以提出的一个建议是使用 im2col 将每个像素邻域转换为单个 column 向量，并采用所有这些列向量来创建单个矩阵。每列将代表像素邻域内的像素强度。接下来，使用sort 并沿每一列的行排序，然后获取该排序矩阵的middle，它表示每个像素邻域的中间值。这将是一个单行向量，表示每个像素邻域的中值。完成后，只需将此向量重新整形为与原始图像相同的大小，即可获得中值滤波结果。您可以使用col2im 来帮助完成最后一步。
但是，使用im2col，它只抓取原始图像范围内的像素邻域。因为您需要沿图像边界对像素进行中值过滤，所以在使用im2col 处理之前，您需要填充图像边界。使用padarray 为您执行此操作。我将假设边框用零填充以使事情变得更简单。
因此，给定 灰度 图像 im，以及要分析的对称邻域 N x N，其中 N 是您邻域的宽度/高度，您的代码可能类似于这。我还将假设 N 很奇怪，以便更容易选择中位数：
im_pad = padarray(im, [floor(N/2) floor(N/2)]);
im_col = im2col(im_pad, [N N], 'sliding');
sorted_cols = sort(im_col, 1, 'ascend');
med_vector = sorted_cols(floor(N*N/2) + 1, :);
out = col2im(med_vector, [N N], size(im_pad), 'sliding');
让我们举个例子。假设我们的过滤器大小是5 x 5，我们将使用cameraman.tif，它是图像处理工具箱的一部分。如果我们执行下面的代码，然后运行上面刚刚看到的中值滤波器代码：
N = 5;
im = imread('cameraman.tif');
我们得到以下内容，包括原始图像，以及使用中值滤波过滤的最终图像。
这是我们所期望的，因为中值滤波有望（或多或少）在进行图像平滑时保持边缘良好。中值滤波对于椒盐噪声特别有用，因为在对像素邻域进行排序时，这些噪声像素很可能会出现在开头和结尾，因此选择中间值很可能会滤除这些噪声值。
您的帖子还要求从执行高斯滤波的第一原则中查找代码。几天前我为别人回答了这个问题。
在此处查看此帖子：How do I create and apply a Gaussian filter in MATLAB without using fspecial, imfilter or conv2?
【讨论】：
这是我自己编写的代码。我希望它有效。
clc;
clear all;
close all;
A=imread('2.jpg');
A=rgb2gray(A);
figure;imshow(A);
Y=imnoise(A,'salt & pepper',0.5);
figure;imshow(Y);
[n,m]=size(A);
%median filter
for i=1:n
for j=1:m
mat=zeros(3,3);
if((i-1) == 0 && (j-1) ~= 0 && j~=m)
mat(2:3,1:3)=Y(i:i+1,j-1:j+1);
mat=sort(mat,1);
mat=sort(mat,2);
Y(i,j)=mat(2,2);
elseif(i==n && (j-1)~=0 && j~=m)
mat(1:2,:)=Y(i-1:i,j-1:j+1);
mat=sort(mat,1);
mat=sort(mat,2);
Y(i,j)=mat(2,2);
elseif((i-1)~=0 &&(j-1)~=0 && j~=m && i~=n)
mat(:,:)=Y(i-1:i+1,j-1:j+1);
mat=sort(mat,1);
mat=sort(mat,2);
Y(i,j)=mat(2,2);
elseif((j-1)==0 && (i-1)~=0 && i~=n)
mat(:,2:3)=Y(i-1:i+1,j:j+1);
mat=sort(mat,1);
mat=sort(mat,2);
Y(i,j)=mat(2,2);
elseif(j==m && (i-1)~=0 && i~=n)
mat(:,1:2)=Y(i-1:i+1,j-1:j);
mat=sort(mat,1);
mat=sort(mat,2);
Y(i,j)=mat(2,2);
end
end
end
figure;
imshow(Y)
【讨论】：
我已经写了一个代码，它可能会有所帮助：
读取图像并为其添加噪声：
I=imread('cameraman.tif');
if(size(I,3)~=1)
I=rgb2gray(I);
end
rr=0.1;
h=imnoise(I,'salt & pepper',rr);
imshow(h);
[M,N]=size(h);
new=h-h;
询问你需要的内核大小：
disp('***************Note:zero-padding method is used!***********');
disp(' ');
kernel_size=input('enter the size of the kernel for the Median-ranking? 3 or 5 or 7 or 9= ');
k=zeros(kernel_size); %k is the kernel used.
对图像应用中值过滤器：
start=kernel_size-floor(kernel_size*0.5);
for x=start:1:M-floor(kernel_size*0.5)
for y=start:1:N-floor(kernel_size*0.5)
%defining x1 & y1 as the 1st coordinates in the kernel
x1=x-(floor(kernel_size*0.5));
y1=y-(floor(kernel_size*0.5));
%specifying image pixels to the kernel
for p=1:1:kernel_size
for q=1:1:kernel_size
k(p,q)=h(x1+p-1,y1+q-1);
end
end
d=reshape(k,1,[]); %k values into an array d
[r,c]=size(d);
%*****Ordering kernel members***************
for j=1:1:c-1
for i=1:1:c-1
a=d(1,i);
b=d(1,i+1);
if(a>b)
d(1,i)=b;
d(1,i+1)=a;
end
end
end
Median=d(1,floor(kernel_size*kernel_size*0.5)+1);
%*****************end of ordering***********
%*******************************************
new(x,y)=Median;
end
end
显示结果：
figure;imshow(new,[]);
【讨论】：
我告诉你如何开始你的任务。你只需要建立一个sorting algorithm，然后拿起中心值。很大一部分是实现排序算法。其中一些：
它们并不难理解和编写你自己的。你可以很容易地找到已经写好的。输入您的搜索引擎sorting algorithms matlab。你说I'm looking for the code of the Built-in function of median filter in Matlab. Matlab 允许看到meddilt2() 和ordfilt2() 的源代码，你可以看到这些函数的代码，但是记住版权规则。
实现排序算法后，您可以通过写mask( ( numel(mask) + 1 ) / 2 )轻松选择过滤器掩码的中心值。
就是这样。
如果您正在寻找从头开始为您的任务编写完整解决方案的人，您将面临艰巨的工作。
祝你好运。
中值滤波有两个 MATLAB 内置函数：medfilt2() 和 ordfilt2()。实际上medfilt2() 在其体内调用ordfilt2()。因为中值过滤是排序过滤的特例。
【讨论】：