【C++】使用中值滤波算法过滤数据样本中的尖刺噪声
目录
前言：
一、中值滤波的基本原理
二、中值滤波的优势
三、中值滤波的局限性
四、中值滤波的应用领域
五、中值滤波算法代码及注释
六、如果这篇文章能帮助到你，请点个赞鼓励一下吧ξ( ✿＞◡❛)~
前言：
中值滤波是一种非线性图像处理技术，广泛用于去除噪声（尤其是椒盐噪声）并保留图像边缘信息，除此之外还可以对样本数据点进行滤波处理，以过滤掉尖刺噪声，以下是其核心原理、实现步骤、应用领域及优缺点的详细解析：
一、中值滤波的基本原理
中值滤波的核心思想是通过排序统计的方法，将图像中每个像素点的值替换为其邻域内的中值。具体步骤如下：
- 定义窗口：选择一个奇数大小的滑动窗口（如3×3、5×5），针对一维数据也可以选择如3、5等尺寸作为滑动窗口尺寸，窗口中心为当前像素点。
- 收集邻域像素值：将窗口覆盖的所有像素值提取出来。
- 排序与取中值：将这些像素值按大小排序，取中间值作为当前像素的新值。
- 滑动窗口处理：重复上述步骤，直到图像所有像素都被处理
二、中值滤波的优势
- 有效去除椒盐噪声：
椒盐噪声表现为孤立的黑白像素点，排序后这些异常值通常位于序列两端，不会成为中值。 - 保留边缘信息：
相比均值滤波（线性滤波），中值滤波不会平滑边缘细节，避免图像模糊。 - 计算简单：
实现逻辑清晰，适合硬件加速（如FPGA或GPU）。
三、中值滤波的局限性
- 对高斯噪声效果有限：
高斯噪声是连续分布的，中值滤波无法有效抑制。 - 窗口过大会导致模糊：
增大窗口尺寸虽然能增强去噪能力，但可能损失图像细节。 - 计算开销较高：
需对每个窗口进行排序操作，时间复杂度为 O(k2logk2)O(k2logk2)（kk 为窗口边长）。
四、中值滤波的应用领域
- 图像去噪：
- 医学影像处理：去除X光或MRI图像中的椒盐噪声，保留关键解剖结构。
- 卫星遥感：清理传感器噪声，提升地表特征识别精度。
- 视频处理：
- 实时视频流中去除随机噪声，如摄像头拍摄的低光照场景。
- 工业检测：
- 在缺陷检测中，保留产品边缘的同时去除背景噪声。
- 文档扫描：
- 清除扫描图像中的斑点噪声，提升OCR识别准确率。
- 数据滤波：
- 过滤掉数据样本中的尖刺噪声，如对ADC电压采集数据使用中值滤波，提升数据准确性。
五、中值滤波算法代码及注释
#include "stdlib.h" //使用其中的快速排序函数qsort#define u16 uint16_t//void 指针经过转化后可以指向任何一个类型
int compare(const void *a, const void *b)
{return (*(int*)a - *(int*)b); //实现两个数值比大小函数功能
}/*****************************************************************************
[函数名称]median_filter
[函数功能]中值滤波算法
[参 数]input：输入数组, output：输出数组, length：数组大小, window_size：滤波窗口大小
[备 注]就是将数组中的所有数据都替换为数组内窗口大小局部数组的中值
*****************************************************************************/
void median_filter(u16 *input, u16 *output, int length, int window_size)
{int half_window = window_size / 2; //计算窗口一半尺寸，用以遍历u16 u16WindowBuf[window_size]; //创建缓存窗口数组for (int i = 0; i < length; i++) //开始遍历{int count = 0; //创建数组下标变量for (int j = -half_window; j <= half_window; j++) //通过交叉滑动窗口遍历数组所有数据{int index = i + j;if (index >= 0 && index < length) {u16WindowBuf[count++] = input[index]; //将输入数组的数据加载到窗口数组中}}qsort(u16WindowBuf, count, sizeof(u16), compare); // 对窗口数组内的元素进行排序output[i] = u16WindowBuf[count / 2]; //取排序后的中值，对窗口中间数据重新赋值，达到滤波效果}
}