数字图像处理之图像的中值滤波：用Java+OpenCV实现，附源码

如何将OpenCV配置在IDEA中自行百度 

环境：win10+IDEA2021.2.3+jdk11.0.1+OpenCV-460.jar

一、简介

背景： 中值滤波是图像平滑算法的一种，在图像产生、传输和复制过程中，常常会因为多方面原因被噪声干扰或出现数据丢失，降低了图像的质量，需要对图像进行一定的增强处理以减小这些缺陷带来的影响

常用的平滑算法有：均值滤波，中值滤波，高斯低通滤波，梯度倒数加权平滑

中值滤波的优点：对于椒盐噪声的抑制效果非常有效，能够有效地保留边缘，减少模糊；缺点：对随机噪声的抑制效果差一些

二、算法流程

（以单波段图像为例）

1.利用OpenCV读入图像，将像素存储在数组里

以1×3的模板为例，图像外的像素使用0填补，对应的模板如图所示

 中值滤波后的图像如图所示

新像素值g(x,y)=sort( f(x,y-1) ,f(x,y) ,f(x,y+1) )的中间值

3.将经过滤波后的像素值存入数组合成图像并存储

三、具体实现 

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;

import java.util.Arrays;

/**
 * @Author: HNUST_jue_chen
 * @Date: 2022/11/02/ 14:47
 * @Attention: 转载, 引用请注明出处
 */

public class MedianFiltering {
    //加载本地动态链接库
    static {
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
    }

    //中值滤波
    public Mat MedianFilter(String path) {
        //将图像读入为灰度图
        Mat mat = Imgcodecs.imread(path, 0);
        //图像的大小
        int rows = mat.rows();
        int cols = mat.cols();

        //获得原图像像素数组
        int[][] mat_arr = new int[rows][cols];
        for (int i = 0; i < rows; i++) {
            for (int j = 0; j < cols; j++) {
                mat_arr[i][j] = (int) mat.get(i, j)[0];
            }
        }

        //用1×3窗口进行滤波
        int[][] mat_arr_medianFilter = new int[rows][cols];
        for (int i = 0; i < rows; i++) {
            for (int j = 0; j < cols; j++) {
                if (j != 0 && j != cols - 1) {
                    int[] temp = new int[3];
                    temp[0] = mat_arr[i][j - 1];
                    temp[1] = mat_arr[i][j];
                    temp[2] = mat_arr[i][j + 1];
                    Arrays.sort(temp);
                    mat_arr_medianFilter[i][j] = temp[1];
                } else if (j == 0) {
                    int[] temp = new int[3];
                    temp[0] = 0;
                    temp[1] = mat_arr[i][j];
                    temp[2] = mat_arr[i][j + 1];
                    Arrays.sort(temp);
                    mat_arr_medianFilter[i][j] = temp[1];
                } else {
                    int[] temp = new int[3];
                    temp[0] = mat_arr[i][j - 1];
                    temp[1] = mat_arr[i][j];
                    temp[2] = 0;
                    Arrays.sort(temp);
                    mat_arr_medianFilter[i][j] = temp[1];
                }
            }
        }

        //合成图像
        Mat mat_MedianFilter = new Mat(rows, cols, CvType.CV_32SC1);
        //将像素放入图像
        for (int i = 0; i < rows; i++) {
            //一次放入一行像素值
            mat_MedianFilter.put(i, 0, mat_arr_medianFilter[i]);
        }

        return mat_MedianFilter;
    }

    public static void main(String[] args) {
        MedianFiltering mf = new MedianFiltering();
        Mat mat = mf.MedianFilter("D:\\Project\\IDEA_Project\\RS01\\src\\rs01\\img\\14.png");
        //将中值滤波后的图像写入文件
        Imgcodecs.imwrite("D:\\Project\\IDEA_Project\\RS01\\src\\rs01\\img\\14_mf.png", mat);
    }
}

四、结果

1.读入的图像

2.经过中值滤波后的图像 

 可知经过中值滤波操作可以消除图像的椒盐噪声