數字圖像在其形成、傳輸記錄的過程中往往會受到很多噪聲的的污染，比如：椒鹽噪聲、高斯噪聲等，為了抑制和消除這些隨即產生的噪聲而改善圖像的質量，就需要去、對圖像進行去噪處理，去噪也就是濾波處理。
中值濾波和同態濾波都是圖像增強的方法，但是這兩種方法是從不同的方式進行改善一副圖片的質量。
中值濾波是圖像平滑的一種方法?它是一種非線性平滑濾波技術，在一定條件下可以克服線性濾波帶來的圖像細節的模糊問題，特別是針對被椒鹽噪聲污染的圖像。
所謂中值濾波，其中濾波就是前面講的去噪，關鍵在于中值兩字，中值從字面意思上講就是中間的那個值也就是中心值。

舉一個簡單的例子：一維序列{0,3,4,0,7}，進行中值濾波排序后為{0,0,3,4,7}，則其中值為3。

數字圖像是以二維圖像來描述的，故對圖像的濾波也就是對二維數據序列的濾波，這個二維序列相當于一個二維矩陣，里面元素的值就是每個像素點的像素。

中值濾波通常采用一個含奇數個點的滑動窗口，用窗口的中的灰度值的中值來代替中心點的灰度值，其實就是對這個窗口中的灰度值進行排序，然后將其中值賦值給中心點即可。常用的中值濾波窗口形狀有線狀、方形、圓形以及十字形等。

注：對每一個像素的m*n鄰域進行計算，中值濾波對圖像的邊界用0做擴張，所以對邊界可能會出現扭曲。?

算法描述：

[1]?獲得源圖像的首地址及圖像的寬和高

[2]?開辟一塊內存緩沖區，用以暫存結果圖像，并初始化為0

[3]?逐個掃描圖像中的像素點，將其鄰域各元素的像素值從小到大進行排序，將求得到的中間值賦值給目標圖像中與當前點對應的像素點

[4]?循環步驟[3]，直到處理完源圖像的全部像素點

[5]?將結果從內存緩沖區復制到源圖像的數據區

PS:?個人覺得中值濾波原理非常簡單，在做的過程中原理沒什么難度，一直讓我糾結的是怎么去讀取一副圖片的數據區(也就是這副圖片的像素值)，對于我這個沒接觸過圖像的水貨來說困擾了我很久，當然利用matlab軟件讀取是很容易的事情，中值濾波也就其內嵌寫好的函數調用就好了，但是為了鍛煉一下自己，嘗試用c寫。

Bmp圖像的存儲、格式以及讀取

現在講解BMP的4個組成部分：

1.文件頭信息塊

0000-0001：文件標識，為字母ASCII碼“BM”。
0002-0005：文件大小。
0006-0009：保留，每字節以“00”填寫。
000A-000D：記錄圖像數據區的起始位置。各字節的信息依次含義為：文件頭信息塊大小，圖像描述信息塊的大小，圖像顏色表的大小，保留（為01）。


2.圖像描述信息塊

000E-0011：圖像描述信息塊的大小，常為28H。
0012-0015：圖像寬度。
0016-0019：圖像高度。
001A-001B：圖像的plane總數（恒為1）。
001C-001D：記錄像素的位數，很重要的數值，圖像的顏色數由該值決定。
001E-0021：數據壓縮方式（數值位0：不壓縮；1：8位壓縮；2：4位壓縮）。
0022-0025：圖像區數據的大小。
0026-0029：水平每米有多少像素，在設備無關位圖（.DIB）中，每字節以00H填寫。
002A-002D：垂直每米有多少像素，在設備無關位圖（.DIB）中，每字節以00H填寫。
002E-0031：此圖像所用的顏色數，如值為0，表示所有顏色一樣重要。

3.顏色表

　　顏色表的大小根據所使用的顏色模式而定：2色圖像為8字節；16色圖像位64字節；256色圖像為1024字節。其中，每4字節表示一種顏色，并以B（藍色）、G（綠色）、R（紅色）、alpha（32位位圖的透明度值，一般不需要）。即首先4字節表示顏色號1的顏色，接下來表示顏色號2的顏色，依此類推。

4.圖像數據區

　　顏色表接下來位為位圖文件的圖像數據區，在此部分記錄著每點像素對應的顏色號，其記錄方式也隨顏色模式而定，既2色圖像每點占1位（8位為1字節）；16色圖像每點占4位（半字節）；256色圖像每點占8位（1字節）；真彩色圖像每點占24位（3字節）。所以，整個數據區的大小也會隨之變化。究其規律而言，可的出如下計算公式：圖像數據信息大小=（圖像寬度*圖像高度*記錄像素的位數）/8。
　　然而，未壓縮的圖像信息區的大小。除了真彩色模式外，其余的均大于或等于數據信息的大小。這是為什么呢？原因有兩個：
　　1.BMP文件記錄一行圖像是以字節為單位的。因此，就不存在一個字節中的數據位信息表示的點在不同的兩行中。也就是說，設顯示模式位16色，在每個字節分配兩個點信息時，如果圖像的寬度位奇數，那么最后一個像素點的信息將獨占一個字節，這個字節的后4位將沒有意義。接下來的一個字節將開始記錄下一行的信息。
　　2.為了顯示的方便，除了真彩色外，其他的每中顏色模式的行字節數要用數據“00”補齊為4的整數倍。如果顯示模式為16色，當圖像寬為19時，存儲時每行則要補充4-(19/2+1)%4=2個字節（加1是因為里面有一個像素點要獨占了一字節）。如果顯示模式為256色，當圖像寬為19時，每行也要補充4-19%4=1個字節。

由于bmp圖象是從下至上存儲的，所以我們不能進行直接順序讀取。詳細的說，bmp圖象存儲區數據是從1078偏移字節開始。文件內第一個圖象點實際上是對應圖象（320*200）第200行的最左邊的第一個點，而從1078開始的320個點則是圖象最下面一行對應的點，之后的321個點是圖象倒數第二行最左邊的第一個點。這樣，bmp文件最后一個字節對應的點是第一行最后邊的點了。

BMP圖像的讀取

1?文件格式

典型的BMP圖像文件由四部分組成。

1>位圖文件頭數據結構，它包含BMP圖像文件的類型、顯示內容等信息；

2>位圖信息數據結構，它包含有BMP圖像的寬、高、壓縮方法以及定義顏色等信息；

3>調色板，這個部分是可選的，有些位圖需要調色板，有些位圖，比如真彩色圖（24位的BMP）就不需要調色板；

4>位圖數據，這部分的內容根據BMP位圖使用的位數不同而不同，在24位圖中直接使用RGB，而其它小于24位的使用調色板中顏色所引值。也就是說?1,4,8位圖(2色圖像為8字節；16色圖像位64字節；256色圖像為1024字節。)。

2?位圖的讀取

1?//讀取文件頭???

2?fread(&bf,sizeof(bf),1,fi);??

3?//讀取文件信息頭???

4?fread(&bi,sizeof(bi),1,fi);??

??????在默認字節對齊方式下，這樣讀取BMP圖像會出現錯誤。由于系統默認情況下，結構體以4字節對齊，這樣，對于結構體中不夠4個字節的字段，會自動填充，使其也占據4個字節。對于像BMP圖像這樣采用1字節保存的文件，讀取就會出錯。

??????對于這個問題，解決辦法：

?I>?在讀取之前使用

?????#pragma?pack(1)

?????這條語句，將字節對齊方式設置為1字節對齊即可；

這樣即可

如果以上的關于BMP的知識理解了，那么就不難實現中值濾波了。

代碼如下：

/*filter.c */ #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include <string.h> typedef unsigned char BYTE; //顏色表定義 typedef struct tagRGBQUAD { BYTE rgbBlue;// 藍色的亮度（值范圍為0-255) BYTE rgbGreen; // 綠色的亮度（值范圍為0-255) BYTE rgbRed; // 紅色的亮度（值范圍為0-255) BYTE rgbReserved;// 保留，必須為0 } RGBQUAD; /*定義頭文件型 */ #pragma pack(1)//將字節對齊方式設置為1字節對齊 typedef struct { unsigned char id1;//位圖文件的類型，必須為BM(占用0-1字節) unsigned char id2; unsigned int filesize;//位圖文件的大小，以字節為單位（2-5字節） unsigned int reserved;// 位圖文件保留字，必須為0(6-9字節) unsigned int bitmapdataoffset;//位圖數據的起始位置，以相對于位圖(10-13字節) unsigned int bitmapheadersize;//BMP頭的大小，固定為40（14-17字節） unsigned int width;//圖片寬度；以像素為單位（18-21字節） unsigned int height;//圖片高度；以像素為單位（22-25字節） unsigned short planes;//圖片位面數，必須為1(26-27字節） unsigned short bitperpixel;//每個像素所需的位數，每個像素所需的位數（28-29字節）//只能是以下幾個數：1（雙色），4(16色），8(256色）或24（真彩色） 灰度級 unsigned int compression;//是否壓縮（30-33字節）//只能是以下幾個數：0（不壓縮），1(BI_RLE8壓縮類型），2(BI_RLE4壓縮類型） unsigned int bitmapdatasize;//位圖的大小，以字節為單位（34-37字節） unsigned int hresolution;//位圖水平分辨率，每米像素數（38-41字節） unsigned int vresolution;//位圖垂直分辨率，每米像素數（42-45字節) unsigned int colors;//位圖實際使用的顏色表中的顏色數（46-49字節） unsigned int importantcolors;//位圖顯示過程中重要的顏色數（50-53字節） //unsigned int bmiColors[1];//調色板；(54 - 57字節) unsigned char palette[256][4];//調色板 占256*4=1024字節 }BMPheader;//總大小40+14+1024=1078字節 typedef struct { BMPheader* bmpheader ; unsigned char* bitmapdata;//圖片數據； }BMPheaderfile; /*求文件長度的函數 */ long getfilesize(FILE *f) { long pos,len; pos=ftell(f);//ftell函數用于得到文件指針當前位置相對于文件首的偏移字節數 fseek(f,0,SEEK_END);//fseek函數用于移動文件指針相對于SEEK_END的偏移量為0 len=ftell(f);//len就是文件的長度 fseek(f,pos,SEEK_SET);//將文件指針移動到原來的地方 return len; } /*主函數 */ int main() { BMPheaderfile *output=(BMPheaderfile*)malloc(sizeof(BMPheaderfile));//定義一個輸出指針 unsigned char *data=NULL;FILE *fpr,*fpw; /*打開文件 */ if((fpr=fopen("start.bmp","rb"))==NULL) { printf("cannot open this file"); exit(0); } if((fpw=fopen("end1.bmp","wb"))==NULL) { printf("cannot wirte this file"); exit(0); } long length=getfilesize(fpr); printf("文件的長度為%ld\n",length); printf("文件的頭長度為%d\n",sizeof(BMPheader)); data=(unsigned char*)malloc(length*sizeof(char));//分配空間 if(0==fread(data,1,length,fpr))//讀文件，從fpr指向的文件中讀出length到data所指的內存空間去 { printf("read failed\n"); exit(0); } fclose(fpr);//釋放指針 output->bmpheader=(BMPheader*)malloc(sizeof(BMPheader)); memcpy(output->bmpheader,data,sizeof(BMPheader));//從data中拷貝sizeof(BMPheader)大小到output->bmpheader/*打印出圖像中頭文件的信息*/int height=output->bmpheader->height; int width=output->bmpheader->width; printf("filesize is %d\n",output->bmpheader->filesize); printf("該圖像每個像素所需要的位數：%d\n",output->bmpheader->bitperpixel); printf("height is %d\n",output->bmpheader->height); printf("width is %d\n",output->bmpheader->width); data=data+sizeof(BMPheader); output->bitmapdata=data;/*中值濾波算法(選擇3×3的滑動窗口)*/ unsigned char pixel[9]={0};//滑動窗口的像素值，初始為0 unsigned char mid;//中值 unsigned char temp;//中間變量 int flag; int m,i,j,x,h,w,y; for(j=1;j<height-1;j++) { for(i=1;i<width-1;i++) { //將3×3滑動窗口中的所有像素值放入pixel[m] m=0; for(y=j-1;y<=j+1;y++) for(x=i-1;x<=i+1;x++) { pixel[m]=data[y*width+x]; m=m+1; } //讓一位數組pixel[9]進行降序排列 do { flag=0;//循環結束的標志 for(m=0;m<9;m++) { if(pixel[m]<pixel[m+1]) { temp=pixel[m]; pixel[m]=pixel[m+1]; pixel[m+1]=temp; flag=1; }//if }//for } while (flag==1); mid=pixel[4]; output->bitmapdata[width*j+i]=mid; } } /* N=5的中值濾波線段狀 */ /*for(i=0;i<height;i++) { for(j=2;j<width-1;j++) { m=0; for(x=j-2;x<=j+2;x++) pixel[m++]=data[i*width+x]; for(h=0;h<5;h++) for(w=h+1;w<5;w++) { if(pixel[h]>pixel[w]) { temp=pixel[w]; pixel[w]=pixel[h]; pixel[h]=temp; } } output->bitmapdata[i*width+j]=pixel[2]; } } */ /* 保存圖像文件 */ fseek(fpw,0,0); //fseek(fpw,0,SEEK_SET) fwrite(output->bmpheader,1,sizeof(BMPheader),fpw);//寫入圖像的頭文件 fwrite(output->bitmapdata,1,length-sizeof(BMPheader),fpw);//寫入圖像的數據信息 fclose(fpw);//釋放指針 return 0; }

運行結果(左邊為源圖像，右邊為處理后的圖像)

最后，在和師兄交談的時候，我又產生了疑問，為什么中值濾波可以起到去噪的效果，這還是要回到開始中值濾波的基本原理來說，當選定一個窗口，然后對其窗口中的像素值進行排序時，用其中值去代替中心值，這樣就使每個像素值與周圍(鄰域)的像素值非常接近，這樣就使去除那些孤立的噪點，達到了很好的去噪效果。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的中值滤波算法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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