MATLAB中改进中值滤波代码

改进中值滤波可以通过增加一些步骤来减少输出图像中的噪声和伪影。以下是一个MATLAB的改进中值滤波代码示例：

function output = improved_median_filter(input, w_size, threshold)

% input: 输入图像
% w_size: 窗口大小，必须是奇数
% threshold: 阈值大小，用于判断是否使用改进的中值滤波

% 将输入图像转换为double类型
input = double(input);

% 获取输入图像的大小
[row, col] = size(input);

% 初始化输出图像
output = zeros(row, col);

% 处理边缘像素
pad_size = floor(w_size / 2);
padded_input = padarray(input, [pad_size pad_size], 'replicate');

% 循环遍历图像
for i = 1:row
    for j = 1:col
        % 获取当前像素所在的窗口
        window = padded_input(i:i+w_size-1, j:j+w_size-1);
        
        % 判断窗口中的像素是否大于阈值
        if std(window(:)) > threshold
            % 如果大于阈值，则使用改进的中值滤波
            median_val = median(window(:));
            deviation = abs(window - median_val);
            mad = median(deviation(:));
            if input(i,j) <= median_val + (2.5 * mad)
                output(i,j) = input(i,j);
            else
                output(i,j) = median_val;
            end
        else
            % 如果小于等于阈值，则使用普通的中值滤波
            output(i,j) = median(window(:));
        end
    end
end

% 将输出图像转换为uint8类型
output = uint8(output);

在上述代码中，我们首先将输入图像转换为double类型，然后获取输入图像的大小。接下来，我们初始化输出图像，并处理边缘像素。然后，我们循环遍历图像，并获取每个像素所在的窗口。

接下来，我们计算窗口中像素的标准差，并与阈值进行比较。如果标准差大于阈值，则使用改进的中值滤波。否则，我们使用普通的中值滤波。对于使用改进的中值滤波的像素，我们计算窗口中所有像素的中位数，并计算窗口中每个像素与中位数的绝对值偏差。然后，我们计算偏差的中位数，并使用公式 $median\_value + (2.5 * deviation\_median)$ 来计算阈值。最后，我们将像素值与阈值进行比较，如果小于等于阈值，则使用原始像素值，否则使用中位数值。

请注意，本示例仅用于演示目的。实际应用中，可能需要对参数进行调整，以获得最佳结果。