如何在 MATLAB 中使用内核实现中值滤波器来平滑图像？

Question

我不知道如何在 MATLAB 中实现带有滑动 window（内核）的中值滤波器。我需要知道实现方式，这样我就可以尝试实现 BSE 算法（块智能擦除），它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算法是这样工作的：

BSE算法基于中值技术，用周围像素的中值代替极值（黑色或白色）像素。

1) 对于以测试像素为中心的 NxN window，N 通常为 N，建议使用更大的值。

2) 若f(i,j) = 0或f(i,j) = 255，则f(i,j)为必须估计的绝对极值像素；转到步骤 3。否则，f(i,j) 的值不变；转到步骤 4。

3) 当检测到极值像素时，将其灰度值替换为window.

的中值

4) 对下一个 window.

重复该过程

我的理解是，我需要实施中值滤波器，并有一个条件来检查当前像素值是 0 还是 255。如果是，我将更改该值作为其邻域像素的中值。

我不知道我是否足够清楚，但我需要一些帮助:)。

当前 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滤波器：

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

您可以通过以下方式检查 BSE：

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

如您所述，MATLAB 有 medfilt2。您可以使用此功能来构建过滤器：

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

上面的代码所做的是

计算中值滤波图像 med、
识别需要替换的像素点（值为0或255的像素点），得到逻辑数组mask，可用于索引，最后
用中值滤波图像中的相应像素替换输入图像中的给定像素。

如何在 MATLAB 中使用内核实现中值滤波器来平滑图像？

How to implement median filter with a kernel in MATLAB to smooth an image?

matlab

image-processing

median

noise-reduction