"图像中值滤波-visual studio 2013中配置opencv图文教程 opencv2.4.9安装配置教程"
图像中值滤波是一种广泛应用的非线性滤波技术，尤其在去除图像噪声方面表现突出。该方法的核心在于，对于图像中的每一个像素点，不是简单地用其周围像素的平均值来代替，而是取这个区域内所有像素的灰度值中值作为滤波后的灰度值。这种处理方式能够有效地保留图像的边缘信息，减少噪声对图像细节的影响。
中值滤波的原理可以用一维序列来解释。假设我们有一串数字序列f，选取一个奇数长度的滤波窗口m，例如3、5、7等，窗口的中心点为k，然后将这个窗口内的数字按大小排序，取位于中间位置的数值作为滤波后的输出。如果窗口大小为奇数，中值滤波表达式可以写作：
\[ y_i = \text{Median}\{f_{i-v}, f_{i-v+1}, ..., f_{i+v}\} \]
其中v = (m-1)/2，i是中心像素的位置。
对于二维图像，中值滤波的过程是类似的，但操作是在二维空间上进行。我们使用一个二维的滑动窗口W（如3x3、5x5等）在图像上移动，窗口内的像素按照灰度值排序，然后取中间值作为中心像素的新灰度值。如果窗口内像素数量为偶数，通常取中间两个值的平均。二维中值滤波的表达式可以表示为：
\[ Y_{m,n} = \text{Median}\{f_{m-k,l-k}, ..., f_{m+k,l+k}\} \]
其中(m,n)是中心像素的坐标，k是窗口半径。
中值滤波器在处理图像时，可以选择不同形状的窗口，比如线状、方形、十字形、圆形或菱形，每种形状对滤波效果有不同的影响。例如，方形或圆形窗口适合处理边缘平滑的对象，而十字形窗口则更适用于处理有尖锐边角的物体。
在处理车辆图像时，由于车辆图像常受到点状噪声的干扰，同时车辆区域有丰富的边缘特征，所以通常选用3x3的矩阵窗口进行中值滤波，这种方法已被证明能有效去除噪声并保持边缘清晰。
此外，提到了车辆视频测速技术，这是智能交通系统中的关键部分。车辆视频测速涉及摄像机标定、车牌定位等多个环节。摄像机标定是为了获取摄像机的内参和外参，以便将图像坐标转换为真实世界的坐标。而车牌定位则通过特定的算法（如水平线搜索定位和垂直投影定位）在图像中找到车牌的位置，从而实现对车辆速度的计算。这种技术在高速公路收费、道路监控和交通管理等领域有着广泛的应用。
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