前面的高斯濾波和均值濾波都是線性濾波器，在數(shù)字圖像處理中，凡是算子（kernel）可以顯式的寫出來的濾波器，都是線性濾波器，比如高斯算子，sobel算子，拉普拉斯算子等。這種濾波器對圖像的處理效果從算子上就能一眼看出來，可以這么說，每個線性算子其實就是一個線性系統(tǒng)，這個系統(tǒng)對圖像中的每一個pixel都做了相同的運算。

中值濾波是特別基礎(chǔ)的一個非線性濾波器，它是對濾波窗口內(nèi)的像素排序，然后取中間的那個像素作為輸出，中值濾波一般在ISP中用于去除椒鹽噪聲或者是孤立的壞點。

1.?算法原理

中值濾波就沒有kernel了，簡單的畫個圖，對于一個3×3的窗口，其中值濾波的結(jié)果就是窗口內(nèi)9個數(shù)據(jù)排序，取中間的那個作為輸出，下圖中就是取45作為當(dāng)前窗口的輸出。

2.?圖像處理效果與對比

為了測試中值濾波的效果，用matlab對Lena圖添加了高斯噪聲和椒鹽噪聲，然后用中值濾波進行降噪測試，對比效果。

雖然matlab中有自帶的中值濾波器函數(shù)，但是推薦使用ordfilt2函數(shù)來實現(xiàn)中值濾波，這是因為在做算法開發(fā)的時候，matlab中已經(jīng)寫好的函數(shù)不方便修改中間過程，這個時候用更基礎(chǔ)的函數(shù)或者自己寫的代碼會更方便。比如ordfilt2函數(shù)，它的功能就是對二維數(shù)組中n個非零值按照從大到小排序，然后可以指定第幾個位置的元素作為輸出結(jié)果。以5×5窗口為例，13就是中間位置，相關(guān)代碼已附在后面。

先加入椒鹽噪聲，椒鹽噪聲是一種顆粒噪聲，像胡椒面一樣隨機分布，因此得名“椒鹽噪聲”。測試的效果如下圖2所示，左邊為輸入圖像，中間為加入椒鹽噪聲的圖像，右邊為5×5中值濾波的結(jié)果。判斷一個濾波器是否優(yōu)秀，只要看它是否在去除噪聲的同時還能保持住邊界，從這個角度出發(fā)，中值濾波對椒鹽噪聲的降噪效果還不錯，雖然圖像被模糊了，但是椒鹽噪聲去除的很干凈。

接下來看一下高斯噪聲的降噪效果，顯示的圖像如下圖3所示，左邊為輸入圖像，中間為加入椒鹽噪聲的圖像，右邊為5×5中值濾波的結(jié)果。可見，中值濾波對高斯噪聲的濾波效果就沒那么椒鹽噪聲那么好了，也起到了降噪的效果，但是噪聲沒濾干凈。

從上圖可以看出，中值濾波用在椒鹽噪聲上的效果比較好，用在高斯噪聲上的效果就很一般了。在實際算法開發(fā)的過程中，會根據(jù)噪聲形態(tài)選擇適合的濾波器，中值濾波一般用于去除顆粒噪聲，在去壞點模塊中會選擇使用它，而高斯噪聲一般選用高斯濾波或者雙邊濾波來降噪。

附錄：