常用滤波算法之中位值滤波算法

中位值滤波算法简介：

连续采样N次（N取奇数），把N次采样值按大小排列，取中间值为本次有效值。这种方法能有效克服因偶然因素引起的波动干扰，对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果。

中位值滤波C语言编码实现：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

#define MAX 255
#define WINDOW_SIZE 3

void sort(int arr[], int n) {
int i, j, temp;
for (i = ; i < n - 1; i++) {
for (j = ; j < n - i - 1; j++) {
if (arr[j] > arr[j + 1]) {
temp = arr[j];
arr[j] = arr[j + 1];
arr[j + 1] = temp;
}
}
}
}

void medianFilter(int imgWidth, int imgHeight, unsigned char imgData[]) {
int i, j, k, l, m;
int window[WINDOW_SIZE * WINDOW_SIZE];
int windowCenter;

for (i = 1; i < imgHeight - 1; i++) {
    for (j = 1; j < imgWidth - 1; j++) {
        // Extract the 3x3 window
        k = ;
        for (l = -1; l <= 1; l++) {
            for (m = -1; m <= 1; m++) {
                window[k++] = imgData[(i + l) * imgWidth + (j + m)];
            }
        }

        // Sort the window
        sort(window, WINDOW_SIZE * WINDOW_SIZE);

        // Replace the center pixel with the median value
        windowCenter = window[WINDOW_SIZE * WINDOW_SIZE / 2];
        imgData[i * imgWidth + j] = windowCenter;
    }
}

}

int main() {
// Example usage
int imgWidth = 5;
int imgHeight = 5;
unsigned char imgData[imgWidth * imgHeight] = {
10, 20, 30, 4, 50,
60, 7, 80, 9, 100,
110, 120, 130, 140, 150,
160, 170, 180, 190, 200,
210, 220, 230, 240, 250
};

printf("Original Image:\n");
for (int i = ; i < imgHeight; i++) {
    for (int j = ; j < imgWidth; j++) {
        printf("%3d ", imgData[i * imgWidth + j]);
    }
    printf("\n");
}

medianFilter(imgWidth, imgHeight, imgData);

printf("\nFiltered Image:\n");
for (int i = ; i < imgHeight; i++) {
    for (int j = ; j < imgWidth; j++) {
        printf("%3d ", imgData[i * imgWidth + j]);
    }
    printf("\n");
}

return ;

}
代码解释：
sort函数：用于对窗口内的像素值进行排序。
medianFilter函数：实现中值滤波的核心逻辑。它遍历图像的每个像素（除了边界），提取3x3窗口，对窗口内的值进行排序，并用中值替换中心像素。
main函数：提供了一个简单的5x5图像数据示例，调用medianFilter函数进行滤波，并打印原始和滤波后的图像。