中值滤波算法matlab实现不使用自带函数

中值滤波是一种非线性图像平滑处理技术，主要用于去除图像中的椒盐噪声。在MATLAB中实现中值滤波而不使用内置函数，可以手动编写循环来遍历图像的每个像素并计算其邻域内的中值。

以下是简单的步骤：

1. 定义一个函数，例如`medianFilter`，接收输入图像和滤波窗口大小作为参数。

function smoothedImage = medianFilter(image, windowSize)

2. 确保窗口大小是奇数，因为中值需要中间元素。

if mod(windowSize, 2) == 0
    warning('Window size should be odd.');
    windowSize = windowSize + 1;
end

3. 初始化新的平滑图像`smoothedImage`与原图像同尺寸。

[row, col] = size(image);
smoothedImage = zeros(row, col);

4. 使用嵌套循环遍历每个像素及其邻域，计算中值：

for i = 1:row
    for j = 1:col
        neighborhood = image(max(1, i - floor(windowSize / 2)):min(row, i + ceil(windowSize / 2)), ...
                            max(1, j - floor(windowSize / 2)):min(col, j + ceil(windowSize / 2)));
        
        % 计算并存储中值
        smoothedImage(i,j) = median(neighborhood(:));
    end
end

5. 返回平滑后的图像。

return smoothedImage;

使用这个自定义函数时，调用它就像这样：

noisyImage = imread('your_image.jpg'); % 替换为你实际的图片路径
filteredImage = medianFilter(noisyImage, 3); % 指定滤波窗口大小
imshow(filteredImage);