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1，数字图像处理中中值滤波的理解谢谢

如果窗口中有奇数个元素，中值取元素按灰度值大小排序后的中间元素灰度值;如果窗口中有偶数个元素，中值取元素按灰度值大小排序后，中间两个元素灰度的平均值。

数字图像处理中中值滤波的理解谢谢

2，遥感数字图像处理均值平滑和中值滤波

这是图像滤波、平滑的问题处理方式。一般使用模板进行平滑的时候，因为模板本身是有大小的所以边缘的地方处理不到。边缘一般忽略掉或是采用加行加列的方式。比如3*3模板加一行，5*5加两行。注意加行和列的时候不是同时加的，总有先后，所以5*5加一行变成6*5，再加一列变成6*6，就是这样，希望能帮到你。
中均值滤波、中值滤波属于空间域滤波，即对二维空间上的滤波，频率域滤波是基于傅里叶（或者小波）变换的频域空间滤波。实际空域额度中值滤波效果就类似频域的低通滤波。

遥感数字图像处理均值平滑和中值滤波

3，中值滤波算法处理数字图像去除椒盐噪声图像变清晰次数越多

中值滤波是非线性的，这个过程不可逆，如果你非常了解中值滤波的原理，应该是知道的。要是真的想要返回去的话，可以试一下为每次中值滤波后的数据开辟新的内存，想返回的话就从内存中提取前一步的数据。
均值滤波器是一种最常用的线性低通平滑滤波器，可抑制图像中的加性噪声，但同时也使图像变得模糊；中值滤波器是一种最常用的非线性平滑滤波器，可消除图像中孤立的噪声点，又可产生较少的模糊。一般情况下中值滤波的效果要比邻域平均处理的低通滤波效果好，主要特点是滤波后图像中的轮廓比较清晰。因此，滤除图像中的椒盐噪声采用中值滤波。

中值滤波算法处理数字图像去除椒盐噪声图像变清晰次数越多

4，如何用visual studio 的C写中值滤波器

使用visual studio 2010编写一个c++程序：1、创建项目，可以通过菜单：文件-新建-项目；也可以通过工具栏点击新建项目进行创建。这里点击起始页面上面的新建项目：2、点击之后进入新建项目向导：3、上面选择Win32控制台应用程序，名称中输入HelloWorld点确定，至于是否为解决方案创建目录我们暂时不管，那主要区别在于解决方案是否和项目文件在同一目录。4、 接下来进入创建页面，在Win32应用程序向导的第一个页面直接点下一步即可：5、下个页面记得选择空项目，因为不需要预编译头：6、点击完成。 这时候一个空的项目编译成功了，不妨编译一些试试。点击刚才添加的生成工具栏的生成按钮:7、添加代码：8、在向导中选择代码、C++文件(.cpp)，名称输入Main，确定。9、输入最简单的几行代码，然后编译它：10、用Ctrl+F5或者点那个空心三角形运行结果：
同问。。。

5，自适应中值滤波原理中一句话没看懂

该算法的设计意图是要实现3个目的：①去除椒盐噪声；②平滑其它非脉冲噪声；③减少物体边界细化或粗化的失真。Zmin和Zmax和在算法统计上，认为是类脉冲噪声分量，既使它们不是图像中的最大值或最小值。进程A的目的是确定中值滤波器的输出Zmed，是否是一个脉冲（黑或白）。如果条件Zmin<Zmed<Zmax有效，则根据前节提到的原因，Zmed不可能是脉冲。这种情况下，转到进程B，检验窗口Sxy的中心点Zxy（即锚点）是否是一个脉冲。如果满足条件，就不是脉冲，原因与前同。这时，算法输出一个未修改的像素值Zxy。通过不修改这些“中间灰度级”的点，减少图像中的失真。如果Zmin<Zxy<Zmax为假，则Zxy=Zmin或Zxy=Zmax。在任何一种情况下，像素值都是一个极端值，且算法输出中值Zmed，从进程A可知Zmed不是脉冲噪声。最后一步是执行标准的中值滤波。问题是，标准中值滤波器使用图像中相应邻域的中值代替图像中的每一点，这会引起不必要的细节损失。继续上面的说明，假设进程A确实找到了一个脉冲（若不是，则转到进程B），算法会增大窗口尺寸，并重复进程A。该循环会一直继续，直到算法找到一个非脉冲的中值，并转到进程B。如果循环中窗口达到了最大尺寸，则算法会返回值Zmed。注意，这并不能保证该值不是脉冲。噪声的概率Pa或Pb越小，或者在Sxy允许的范围内越大，退出条件也就越难满足。这是合理的，随着脉冲密度的增大，我们会需要更大的窗口来消除尖峰噪声。算法没输出一个值，窗口Sxy就被移动到图像中的下一个位置。然后，算法重新初始化并应用到新位置的像素。仅使用新像素就可以反复更新中值，因而减少了计算开销。
有可能中值等于最大值或者最小值，这时候就判定为噪声。
均值滤波：是把每个像素都用周围的8个像素来做均值操作，幅值近似相等且随机分布在不同位置上，这样可以平滑图像，速度较快，算法简单。但是无法去掉噪声，只能微弱的减弱它。中值滤波：常用的非线性滤波方法 ,也是图像处理技术中最常用的预处理技术

6，用中值滤波器对椒盐噪声的消除matlab说说具体步骤例子

图像降噪是图像处理中的专业术语。在现实生活中，我们看到的数字图像，在数字化和传输过程中由于常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响，把这些图像称为含噪图像或者叫噪声图像。减少数字图像中噪声的过程称为图像降噪,有时候又称为图像去噪。图像滤波就是在尽量保留图像细节特征的条件下，对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。图像滤波是图像降噪的方法，图像降噪有很多方法，主要有：1、均值滤波器 此法适用于去除通过扫描得到的图象中的颗粒噪声。领域平均法能够有力地抑制噪声,同时也由于平均而引起了模糊现象,模糊程度与邻域半径成正比。几何均值滤波器所达到的平滑度可以与算术均值滤波器相比,但在滤波过程中会丢失更少的图象细节。谐波均值滤波器对“盐”噪声效果更好,但是不适用于“胡椒”噪声。它善于处理像高斯噪声那样的其他噪声。逆谐波均值滤波器更适合于处理脉冲噪声,但它有个缺点,就是必须要知道噪声是暗噪声还是亮噪声,以便于选择合适的滤波器阶数符号,如果阶数的符号选择错了可能会引起灾难性的后果。2、自适应维纳滤波器它能根据图象的局部方差来调整滤波器的输出,局部方差越大,滤波器的平滑作用越强。它的最终目标是使恢复图像f^(x,y)与原始图像f(x,y)的均方误差e2=E[(f(x,y)-f^(x,y)2]最小。该方法的滤波效果比均值滤波器效果要好,对保留图像的边缘和其他高频部分很有用,不过计算量较大。维纳滤波器对具有白噪声的图象滤波效果最佳。3、中值滤波器它是一种常用的非线性平滑滤波器,其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领域中各点值的中值代换。其主要功能是让周围象素灰度值的差比较大的像素改取与周围的像素值接近的值，从而可以消除孤立的噪声点。所以中值滤波对于滤除图像的椒盐噪声非常有效。4、形态学噪声滤除器此方法适用的图像类型是图象中的对象尺寸都比较大,且没有细小的细节。它将开启和闭合结合起来来滤除噪声，先对有噪声图象进行开启操作,可选择结构要素矩阵比噪声的尺寸大,因而开启的结果是将背景上的噪声去除。最后是对前一步得到的图象进行闭合操作,将图象上的噪声去掉。5、小波去噪这种方法保留了大部分包含信号的小波系数,因此可以较好地保持图象细节。小波分析进行图像去噪主要有3个步骤:(1)对图象信号进行小波分解。(2)对经过层次分解后的高频系数进行阈值量化。(3)利用二维小波重构图象信号。

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