C语言实现均值与中值滤波源码详解

这段代码提供了两个C语言函数，用于图像处理中的均值滤波和中值滤波，主要应用于图像处理、计算机视觉和信号处理等领域。均值滤波（Mean Filtering）和中值滤波是常见的图像平滑技术，常用于降噪和边缘检测。 1. 均值滤波源代码: - `Threshold` 函数是实现均值滤波的核心部分。它接受四个参数：输入图像（`image_in`）、输出图像（`image_out`）、图像的行大小（`xsize`）和列大小（`ysize`），以及阈值（`thresh`）和滤波模式（`mode`）。根据`mode`的不同（这里提供了两种情况，模式2表示低阈值处理，其他默认为高阈值处理），函数遍历图像中的每个像素，如果像素值小于等于或大于等于阈值，则将相应位置的输出像素设置为指定的高或低值。这种操作可以用来对图像进行二值化或者简单阈值处理，消除噪声。 2. 中值滤波: - `Median` 函数执行中值滤波，该方法更注重保留图像的细节和边缘，避免过度平滑。函数通过嵌套循环访问输入图像的邻域（9个像素，形成一个3x3窗口），并将这些像素存储在数组`c`中。然后调用`median_value`函数计算这个子区域内的中值，将其作为新像素的值赋给输出图像（`image_out`）。中值滤波对于抵抗椒盐噪声特别有效，因为它不会像均值滤波那样模糊边缘。 3. 辅助函数: - `median_value` 是计算数组`c`中元素的中位数的函数。它遍历数组，找到中间值（当元素数量为奇数时）或中间两个值的平均值（当元素数量为偶数时），返回这个值作为中值滤波的结果。 总结起来，这段C语言代码主要用于对图像进行简单的预处理，通过均值滤波和中值滤波的方式降低噪声，以便于后续的图像分析和处理。在实际应用中，这可能用于机器学习的图像特征提取，例如在人脸识别、车牌识别等领域。理解这些基本的图像处理技术对于深入学习计算机视觉至关重要。