C++实现图像中值与均值滤波：噪声去除与比较

这段代码是用C语言编写的，主要涉及图像处理中的两种滤波方法：中值滤波(Median Filter)和均值滤波(JZ_Filter)，目的是对图像进行降噪。以下是对代码关键部分的详细解析： 1. **文件包含和宏定义**： `#include<stdio.h>` 和 `#include<windows.h>` 引入了必要的库，`#define L_Y3` 可能是一个宏定义，但没有在提供的代码片段中具体说明用途。 2. **函数定义**： - **void InitImage(BYTE* image[2000], int h, int w)**：初始化一个二维数组，表示图像数据，h为高度，w为宽度，所有元素被设置为0。 - **void ReadRawFile(BYTE* image[2000], int w, int h, char filepath[200])**：读取指定路径的RAW格式图像文件，并将其数据存储到image数组中。 - **int MedianValue(BYTE* Array, int filterlen)**：计算给定数组的中值，filterlen指滤波窗口大小。 - **void MedianFilter(BYTE* image[2000], int h, int w, BYTE* image1[2000])**：中值滤波函数，将原始图像(image1)应用中值滤波算法，去除噪声。 - **void JZ_Filter(BYTE* image[2000], int h, int w, BYTE* image3[2000])**：均值滤波函数，类似MedianFilter，但这里应该是使用均值代替中值作为替换像素的值。 3. **主函数**： 在main()函数中，创建了三个用于存储图像数据的指针数组`image1`, `image2`, 和 `image3`。首先调用`InitImage`函数初始化这些数组，然后读取 Lena.raw 文件，接着分别对这个图像进行中值滤波和均值滤波（通过`MedianFilter`和`JZ_Filter`），最后将处理后的图像保存为新的RAW文件。 4. **图像处理的区别**： - **中值滤波**：是一种非线性滤波方法，其原理是用该像素所在区域内的中值替代当前像素，对椒盐噪声等突变噪声有很好的抑制效果，因为它不会改变图像的纹理结构，而是保持局部区域的边缘信息。 - **均值滤波**：线性滤波的一种，用该像素区域内的平均值替换当前像素，它简单易实现，对低频噪声有一定去除效果，但可能对边缘和细节处理不如中值滤波。 通过这段代码，我们可以了解到如何使用C语言对图像进行基本的中值和均值滤波操作，以提升图像质量并减少噪声。实际应用时，可以根据具体需求选择合适的滤波方式，中值滤波更适合于处理含有椒盐噪声的情况，而均值滤波在某些场景下更为简洁有效。