自适应中值滤波器matlab实现

在Matlab中实现自适应中值滤波器可以按照以下步骤进行：

1. 读取需要进行滤波的图像，并将其转换为灰度图像。

2. 设定滤波器的窗口大小，一般情况下选择3x3或5x5的窗口。

3. 对于每个像素点，将其所在的窗口中的像素值排序。

4. 计算窗口中像素值的中值，并将其作为该像素点的新值。

5. 如果中值与当前像素点值之差小于某个阈值，则将窗口大小加1，继续进行中值计算；否则输出当前像素点值。

下面是一个简单的自适应中值滤波器的Matlab代码实现：

function output = adaptive_median_filter(input, max_size)
% input: 输入的待滤波图像
% max_size: 滤波器窗口的最大尺寸
% output: 滤波后的图像

% 将输入图像转换为灰度图像
input = rgb2gray(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);

% 遍历每个像素点
for i = 1:row
    for j = 1:col
        % 初始化窗口大小为3
        window_size = 3;
        % 获取当前像素点所在的窗口
        window = input(max(i-window_size,1):min(i+window_size,row), max(j-window_size,1):min(j+window_size,col));
        % 对窗口中的像素值进行排序
        sorted_window = sort(window(:));
        % 计算窗口中像素值的中值
        median_value = sorted_window(floor(length(sorted_window)/2)+1);
        % 如果中值与当前像素点值之差小于某个阈值，则将窗口大小加1，继续进行中值计算
        while (median_value-input(i,j) < 0) && (window_size < max_size)
            window_size = window_size+2;
            window = input(max(i-window_size,1):min(i+window_size,row), max(j-window_size,1):min(j+window_size,col));
            sorted_window = sort(window(:));
            median_value = sorted_window(floor(length(sorted_window)/2)+1);
        end
        % 输出当前像素点值
        output(i,j) = median_value;
    end
end

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

使用该函数进行自适应中值滤波器的处理：

% 读取待处理的图像
input = imread('input.jpg');

% 调用自适应中值滤波器函数
output = adaptive_median_filter(input, 7);

% 显示原图和处理后的图
figure();
subplot(1,2,1);
imshow(input);
title('Input Image');
subplot(1,2,2);
imshow(output);
title('Output Image');

其中，第二个参数`max_size`为滤波器窗口的最大尺寸，可以根据实际情况进行调整。