改进的极值中值图像滤波

极值中值滤波是一种常见的图像滤波算法，它可以用来去除图像中的椒盐噪声。但是，传统的极值中值滤波算法存在一些问题，比如在处理图像中存在大面积的椒盐噪声时，会导致图像细节的损失或者模糊。

为了解决这个问题，可以采用改进的极值中值滤波算法。该算法的基本思路是在极值中值滤波的基础上，引入一个自适应的窗口大小，根据图像的局部区域噪声水平来调整窗口大小。具体步骤如下：

1. 对于每个像素点，确定一个初始的窗口大小，比如3x3的窗口。

2. 在窗口内找出最大值和最小值，如果像素值不是最大值或最小值，则将其替换为中值。

3. 计算窗口内的噪声水平，可以使用方差、标准差等指标来衡量。

4. 根据窗口内的噪声水平来调整窗口大小，可以采用自适应的方法，比如根据噪声水平的大小来调整窗口大小。

5. 重复上述步骤，直到所有像素点都被处理完毕。

改进的极值中值滤波算法能够更好地去除椒盐噪声，并且保留图像的细节和边缘。但是，该算法的计算复杂度较高，需要较长的处理时间，因此在实际应用中需要根据实际情况来选择合适的算法。

相关问题

改进的极值中值图像滤波算法 matlab程序

以下是改进的极值中值图像滤波算法的MATLAB程序：

function [outImg] = ImprovedEMF(inImg, winSize, sigma, delta)
% inImg: 输入图像
% winSize: 窗口大小
% sigma: 离群点判断标准
% delta: 图像平滑度控制参数
% outImg: 输出图像

% 将输入图像转换为灰度图像
if size(inImg, 3) == 3
    inImg = rgb2gray(inImg);
end

% 将图像类型转换为double类型
inImg = im2double(inImg);

% 获取图像的大小
[rows, cols] = size(inImg);

% 计算步长
step = floor(winSize/2);

% 初始化输出图像
outImg = zeros(rows, cols);

% 极值中值滤波
for i = step+1:rows-step
    for j = step+1:cols-step
        % 获取当前像素的窗口
        win = inImg(i-step:i+step, j-step:j+step);
        
        % 计算窗口内的中值和极值
        med = median(win(:));
        minVal = min(win(:));
        maxVal = max(win(:));
        
        % 判断当前像素是否为离群点
        if inImg(i,j) <= med-sigma || inImg(i,j) >= med+sigma ||...
           inImg(i,j) <= minVal+delta || inImg(i,j) >= maxVal-delta
            % 如果是离群点，则用中值代替
            outImg(i,j) = med;
        else
            % 如果不是离群点，则用当前像素值代替
            outImg(i,j) = inImg(i,j);
        end
    end
end

% 利用高斯滤波器平滑图像
gaussFilter = fspecial('gaussian', [5 5], 1.5);
outImg = imfilter(outImg, gaussFilter, 'replicate');
end

其中，`inImg`为输入图像，`winSize`为窗口大小，`sigma`为离群点判断标准，`delta`为图像平滑度控制参数，`outImg`为输出图像。程序首先将输入图像转换为灰度图像，并将图像类型转换为double类型。然后，程序利用嵌套的for循环遍历图像中的每一个像素，获取当前像素的窗口，并计算窗口内的中值和极值。接着，程序判断当前像素是否为离群点，如果是离群点，则用中值代替，否则用当前像素值代替。最后，程序利用高斯滤波器平滑图像。

改进的matlab极值中值滤波程序

以下是改进的Matlab极值中值滤波程序：

function y = medfilt2_extremes(x, w, p)

% x: input image
% w: window size, should be odd
% p: percentage of pixels to be replaced by median or max/min values

if nargin < 3
    p = 0.1;
end

if mod(w, 2) == 0
    error('Window size should be odd.');
end

[xh, xw] = size(x);
y = zeros(xh, xw);

% pad the image with zeros
pad_width = (w - 1) / 2;
x = padarray(x, [pad_width, pad_width], 'symmetric');

for i = 1:xh
    for j = 1:xw
        % get the window
        window = x(i:i+w-1, j:j+w-1);
        % sort the window values
        window_sorted = sort(window(:));
        % get the median value and the max/min values
        mid = window_sorted((w*w+1)/2);
        max_val = window_sorted(w*w - floor(w*w*p/2));
        min_val = window_sorted(floor(w*w*p/2)+1);
        % replace the pixel with the median value if it's an extreme value
        if x(i,j) == max(window(:)) || x(i,j) == min(window(:))
            y(i,j) = mid;
        else
            y(i,j) = x(i,j);
        end
        % replace a percentage of pixels with max/min values
        if rand < p
            if x(i,j) < min_val || x(i,j) > max_val
                y(i,j) = min_val + (max_val - min_val) * rand;
            end
        end
    end
end

y = uint8(y);

这个程序可以进行中值和极值滤波，并且可以选择替换一定比例的像素值为极值。其中，输入参数`x`是要进行滤波的图像，`w`是窗口大小，`p`是替换像素的比例，默认值为0.1。输出参数`y`是滤波后的图像。