自适应中值滤波及实现 😊

🌟引言：

在数字图像处理领域，噪声抑制是一个关键问题。自适应中值滤波器是一种有效的方法，能够在去除噪声的同时保留图像边缘和细节。本文将探讨自适应中值滤波的基本原理，并展示其实现方法。

🛠️原理：

自适应中值滤波通过调整窗口大小来动态地选择滤波参数，以确保滤波效果最佳。其核心思想是根据局部统计信息（如最小值、最大值、中值等）判断当前像素是否为噪声点。如果是，则用中值替换该像素值；如果不是，则保持原值不变。

💻实现步骤：

1. 初始化一个滑动窗口；

2. 计算窗口内所有像素的统计量（如最小值、最大值、中值等）；

3. 判断当前像素是否为噪声点；

4. 若是，则用中值替换；若不是，则保持原值；

5. 移动窗口至下一个位置，重复上述过程，直至遍历整个图像。

🌈结论：

自适应中值滤波是一种简单而有效的图像去噪技术。通过合理调整窗口大小，可以有效地去除图像中的脉冲噪声，同时保持图像的边缘和细节特征。希望本文能帮助读者更好地理解和应用这一技术。💪

图像处理 自适应中值滤波