Question

我不知道如何在MATLAB中使用滑动窗口（内核）实现中值滤波器。我需要知道实现的样子，所以我可以尝试实现BSE算法（块智能擦除），这与中值滤波器非常相似。我需要它来擦除一些黑白像素。我知道有medfilt2（）函数，但我需要知道它是如何实现的。

BSE算法的工作原理如下：

BSE算法基于中值技术，取代其极值（黑色或白色）像素的周围像素的中值。

1）对于以测试像素为中心的NxN窗口，其中N通常为，并且应该建议更大的值。

2）如果f（i，j）= 0或f（i，j）= 255，则f（i，j）是必须估计的绝对极值像素;转到第3步。否则，f（i，j）的值不会改变;转到第4步。

3）当检测到极值像素时，其灰度等级被窗口的中值取代。

4）对下一个窗口重复该过程。

我理解的是我需要用一个条件来实现中值滤波器，以检查当前像素值是0还是255.如果是，我将该值更改为邻域像素的中值。

我不知道我是否足够清楚，但我需要一些帮助：）。

当前的BSE算法：

function [outimg] = medianfilt(img,sz)
green  = img(:,:,2);
[rows,cols] = size(green);    % get size of grayscale image
pad = sz-1; % padding to be added
nimg = zeros(rows+pad,cols+pad); % padded image
nimg(pad/2+1:rows+pad/2, pad/2+1:cols+pad/2) = green;
outimg = zeros(rows,cols);  % output / median filtered image
for x = pad/2 + 1 : cols + pad/2  % loop over columns
    for y = pad/2 + 1 : rows + pad/2   % loop over rows
        if nimg(y,x) == 0 || nimg(y,x) == 255
            win = nimg(y-pad/2:y+pad/2, x-pad/2:x+pad/2);  % get mxm window
            outimg(y-pad/2,x-pad/2) = median(win(:));      % find median
        else
            outimg(y-pad/2,x-pad/2) = nimg(y,x);
        end
        win = nimg(y-pad/2:y+pad/2, x-pad/2:x+pad/2);  % get mxm window
        outimg(y-pad/2,x-pad/2) = median(win(:));      % find median
    end
end
imshow(outimg);
end

Answer 1

您可以按如下方式实现中值过滤器：

function [outimg] = medianfilt(img,sz)
    [rows,cols] = size(img);    % get size of grayscale image
    pad = sz-1; % padding to be added
    nimg = zeros(rows+pad,cols+pad); % padded image
    nimg(pad/2+1:rows+pad/2, pad/2+1:cols+pad/2) = img;
    outimg = zeros(rows,cols);  % output / median filtered image
    for x = pad/2 + 1 : cols + pad/2  % loop over columns
        for y = pad/2 + 1 : rows + pad/2   % loop over rows 
            win = nimg(y-pad/2:y+pad/2, x-pad/2:x+pad/2);  % get mxm window
            outimg(y-pad/2,x-pad/2) = median(win(:));      % find median
        end
    end
end

你可以检查BSE如下：

if nimg(y,x) == 0 || nimg(y,x) == 255
    win = nimg(y-pad/2:y+pad/2, x-pad/2:x+pad/2);  % get mxm window
    outimg(y-pad/2,x-pad/2) = median(win(:));      % find median
else
    outimg(y-pad/2,x-pad/2) = nimg(y,x);
end

Answer 2

如你所知，MATLAB有medfilt2。您可以使用此功能构建过滤器：

img = imread(...);
med = medfilt2(img);
mask = img==0 | img==255;
img(mask) = med(mask);

上面的代码是什么

计算中值滤波图像med，
识别需要替换的像素（值为0或255的像素），从而产生可用于索引的逻辑数组mask，最后
将输入图像中的给定像素替换为中值滤波图像中的相应像素。

如何在MATLAB中用内核实现中值滤波器来平滑图像？

2 个答案: