微机原理实验：中值滤波与均值滤波实现

"这份文档是关于中值滤波与均值滤波的实验报告，来自四川大学电气信息学院微机原理与接口技术课程。报告中详细介绍了如何通过编程实现这两种滤波方法，以及对应的程序框图和程序清单。" 中值滤波与均值滤波是数字图像处理和信号处理领域中常见的去噪技术，用于消除图像或信号中的噪声，提高数据质量。 1. 均值滤波 均值滤波是一种线性滤波方法，它通过计算图像或信号中像素或样本值的一小区域内的平均值来平滑图像或信号。在提供的程序框图中，"开始"到"结束"之间的流程代表了均值滤波的过程。具体步骤如下： 1. 首先，设定一个窗口（如3x3或5x5），该窗口覆盖了图像或信号的一个局部区域。 2. 计算窗口内所有像素或样本值的平均值。 3. 使用这个平均值替换窗口中心的原始像素或样本值。 4. 窗口在图像或信号上滑动，重复上述过程，直到处理完整个图像或信号。 2. 中值滤波 中值滤波则是一种非线性的滤波方法，特别适用于去除椒盐噪声。在提供的程序框图中，同样有"开始"到"结束"的流程表示中值滤波的执行。其基本步骤如下： 1. 同样设定一个窗口，覆盖图像或信号的一个局部区域。 2. 对于窗口内的所有像素或样本值，按大小进行排序。 3. 取窗口内的中间值（对于奇数大小的窗口，即中位数；对于偶数大小的窗口，可能取中间两个值的平均）作为结果。 4. 将这个中值替换窗口中心的原始像素或样本值。 5. 窗口滑动并重复上述过程，遍历整个图像或信号。 在提供的程序清单中，可以看到中值滤波的实现采用了冒泡排序算法来对窗口内的数据进行排序，找到中值。而均值滤波则是简单地计算平均值。 3. 程序设计 在实验报告中，两个滤波程序都包括了初始化数据、调用子程序、输出结果等步骤。在中值滤波程序中，使用了冒泡排序算法，确保数据按照从小到大的顺序排列，然后取出中间值作为中值。均值滤波程序则直接计算窗口内所有数据的平均值。 4. 实验目的 本次实验旨在让学生理解和掌握两种滤波方法的原理和实现，通过实际操作加深对滤波器的理解，提高编程能力，并能将这些技术应用到实际的信号处理和图像处理问题中。 总结，中值滤波和均值滤波是处理噪声的重要工具，它们在处理不同类型噪声时各有优势。均值滤波适用于平滑连续变化的信号，但可能在处理尖锐边缘时引入模糊；而中值滤波则能较好地保留边缘，特别适合去除离群值或椒盐噪声。实验报告通过编程实践，帮助学生深入理解这两种滤波方法的实现和效果。