MATLAB自适应中值滤波代码

最近数字图像处理课程课后作业，要求自己用代码实现自适应中值滤波器，虽然很简单，但是在网上找了一圈也没有可以直接拿来用的，所以就在网上找了一段代码，并且自己改了一下，能够实现效果了，虽然效率不是很高，但是能用，希望有需要的人也可以拿去用

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代码

一共三段代码，主函数以及两个方法

1. 主函数

   img_rgb = imread('D:\1.jpg');
   img_gray = rgb2gray(img_rgb);
   imshow(img_gray);
   title('原图');
   figure();
   imshow(img_gray);
   img_salt = imnoise(img_gray,'salt & pepper',0.4);
   imshow(img_salt);
   title('加入0.4椒盐噪声');
   figure();
   img_gaussian = imnoise(img_gray,'gaussian',0.3);
   imshow(img_gaussian);
   title('加入0.3高斯噪声');
   figure();
   imshow(medfilt2(img_salt),[3,3]);
   title('中值滤波处理椒盐噪声图像');
   figure();
   imshow(medfilt2(img_gaussian,[3,3]));
   title('中值滤波处理高斯噪声图像');
   figure();
   imshow(RAMF(img_salt,3));
   title('椒盐噪声图像自适应中值滤波后图片');
   figure();
   imshow(RAMF(img_gaussian,4));
   title('高斯噪声图像自适应中值滤波后图片');

    

2.  自适应中值滤波方法

   function img_RAMF = RAMF(img_noise, max)
   
   %获取图像的列数
   m=size(img_noise,1);
   %获取图像的列数
   n=size(img_noise,2);
   
   %确定最大的滤波半径
   Nmax=max;       
   
   %下面是边界扩展，图像上下左右各增加Nmax像素。
   imgn=zeros(m+2*Nmax,n+2*Nmax,'uint8');
   imgn(Nmax+1:m+Nmax,Nmax+1:n+Nmax)=img_noise;
   
   imgn(1:Nmax,Nmax+1:n+Nmax)=img_noise(1:Nmax,1:n);                 %扩展上边界
   imgn(1:m+Nmax,n+Nmax+1:n+2*Nmax+1)=imgn(1:m+Nmax,n:n+Nmax);    %扩展右边界
   imgn(m+Nmax+1:m+2*Nmax+1,Nmax+1:n+2*Nmax+1)=imgn(m:m+Nmax,Nmax+1:n+2*Nmax+1);    %扩展下边界
   imgn(1:m+2*Nmax+1,1:Nmax)=imgn(1:m+2*Nmax+1,Nmax+1:2*Nmax);       %扩展左边界
   
   re=imgn;
   for i=Nmax+1:m+Nmax
       for j=Nmax+1:n+Nmax
           
           r=1;                %初始滤波半径
           while r <= Nmax
               W=imgn(i-r:i+r,j-r:j+r);
               W = my_sort(W);
               W_size = size(W);
               Imin=W(1);
               Imax=W(W_size(1));
               Imed=W(ceil(W_size(1)/2));
               if Imin

    

3. 排序方法

   function sort_data = my_sort(data)
   
   data_size = size(data);
   width = data_size(2);
   height = data_size(1);
   sort_data = data(:);
   
   data_length = width * height;
   for i = 1:data_length - 1
       for j = i + 1:data_length -1
           if sort_data(i) > sort_data(j)
               x = sort_data(i);
               sort_data(i) = sort_data(j);
               sort_data(j) = x;
           end
       end
   end