概述
要实现一个核半径无关计算复杂度的排序滤波器其实非常简单,所利用的不过是像素值的离散性和有限性而已。简单地说,就是滤波窗口内的像素值取值范围就是0~255(对于8bit图像而言),取同一个值的这些元素之间是没有差别的,所以根本没有必要真的进行排序,使用一个直方图统计出每种灰度值出现的次数,最后从前往后累加到指定位置(对于中值滤波而言就是大于等于一半元素位置)的个数时停止,此时对应bin的灰度值就是指排序的值。而进行直方图统计又有一个小技巧,那就是利用上相邻窗口之间大量的重叠元素,统计时只考虑改变的部分即可。下面给出个人实现的中值滤波matlab程序:
function fimg=fastMedianFilter(img,r)
[m,n]=size(img);
rowHist1=zeros(n,256);
rowHist2=zeros(n,256);
fimg=zeros(m,n);
%构建第一行的邻域直方图
for i=1:r+1
for j=1:r+1
rowHist1(1,img(i,j)+1)=rowHist1(1,img(i,j)+1)+1;
end
end
for j=2:n
rowHist1(j,:)=rowHist1(j-1,:);
if j<=r+1
for i=1:r+1
rowHist1(j,img(i,j+r)+1)=rowHist1(j,img(i,j+r)+1)+1;
end
elseif j<=n-r
for i=1:r+1
rowHist1(j,img(i,j-r-1)+1)=rowHist1(j,img(i,j-r-1)+1)-1;
rowHist1(j,img(i,j+r)+1)=rowHist1(j,img(i,j+r)+1)+1;
end
else
for i=1:r+1
rowHist1(j,img(i,j-r-1)+1)=rowHist1(j,img(i,j-r-1)+1)-1;
end
end
end
%求第一行滤波结果
for j=1:n
sum=0;
jlow=max(1,j-r);
jhigh=min(n,j+r);
total=(jhigh-jlow+1)*(r+1);
for k=1:256
sum=sum+rowHist1(j,k);
if sum>=total/2
fimg(1,j)=k-1;
break;
end
end
end
%计算余下行的邻域直方图
rowHist2=rowHist1;
for i=2:m
rowHist1=rowHist2;
for j=1:n
jlow=max(1,j-r);
jhigh=min(n,j+r);
for k=jlow:jhigh
if i<=r+1
rowHist1(j,img(i+r,k)+1)=rowHist1(j,img(i+r,k)+1)+1;
elseif i<=m-r
rowHist1(j,img(i-r-1,k)+1)=rowHist1(j,img(i-r-1,k)+1)-1;
rowHist1(j,img(i+r,k)+1)=rowHist1(j,img(i+r,k)+1)+1;
else
rowHist1(j,img(i-r-1,k)+1)=rowHist1(j,img(i-r-1,k)+1)-1;
end
end
end
%求中值
for j=1:n
sum=0;
ilow=max(1,i-r);
ihigh=min(m,i+r);
jlow=max(1,j-r);
jhigh=min(n,j+r);
total=(jhigh-jlow+1)*(ihigh-ilow+1);
for k=1:256
sum=sum+rowHist1(j,k);
if sum>=total/2
fimg(i,j)=k-1;
break;
end
end
end
rowHist2=rowHist1;
end
fimg=uint8(fimg);
脚本文件:
clear all;close all;clc;
img=rgb2gray(imread('lena.tiff'));
fimg=fastMedianFilter(img,10);
figure,imshow(fimg);
运行结果(lena图原图就不上了):
滤波半径参数设为30 的结果如下:
最后
以上就是典雅画板为你收集整理的核半径无关计算复杂度的中值滤波matlab实现的全部内容,希望文章能够帮你解决核半径无关计算复杂度的中值滤波matlab实现所遇到的程序开发问题。
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