演算法：
（自適應中值濾波）
layer a:
a1=zmed-zmin
a2=zmax-zmed
if a1>0 and a2>0, goto layer b
else enlarge sxy, goto layer a (if sxy exceeds the boundary, out zxy)
layer b:
b1=zxy-zmin
b2=zxy-zmax
if b1>0 and b2<0 輸出
zxy,
否則，輸出
zmed
**mfc+opencv實現：
int max=8; //設定最大的濾波半徑為8
int w[400]; //定義乙個陣列，用於存放臨時灰度值
int r;
int k;
int temp;
for(int i=0;i<400;++i)
w[i]=0;
for(int i=0;i<(image->width);++i)}}
//對獲得的點的灰度值進行由小到大的排序
for(int u=0;u=cvget2d(image, j, i).val[0]||cvget2d(image, j, i).val[0]>=w[k-1])
}}
RAMF自適應中值濾波
clear all 清除所有變數 close all 關閉所有開啟的檔案 clc 清除命令列內容 img mat2gray rgb2gray imread lena.jpg 讀取檔案 m n size img img imnoise img,salt pepper 0.25 加入椒鹽雜訊 subpl...
自適應中值濾波及matlab實現
常規的中值濾波器，在雜訊的密度不是很大的情況下 根據經驗，雜訊的出現的概率小於0.2 效果不錯。但是當概率出現的概率較高時，常規的中值濾波處理後，仍然具有雜訊點，並丟失了細節和邊緣，效果不是很好。在模板視窗sxy定義的濾波器區域內定義如下變數 zmin min sxy 模板視窗sxy中的最小灰度值 ...
matlab練習程式（自適應中值濾波RAMF）
中值濾波是很經典的演算法了。今天看 又知道還有一種叫自適應中值濾波的演算法ramf。原 在這裡。ramf主要通過以下兩步來處理影象。1.首先確定最大的濾波半徑，然後用乙個合適的半徑r對影象進行濾波。計算當前濾波半徑畫素灰度的imin,imax,imed，然後判斷imed是否在 imin,imax 中...