自适应中值滤波步骤 1. 指定模板的最小尺寸N和最大尺寸M，并按照(M-1)/2扩展图像边界。 2. 先使用NxN的模板取出图像中部分值。 3. 判断当前模板的中值是否可能为噪点，若可能执行步骤4，不是则执行步骤5。 4. 若当前模板尺寸小于M则扩大模板尺寸再执行步骤2，若当前模板尺寸等于M则使用中值替换原像素值再执行步骤6。 5. 判断模板中心点像素值是否可能为噪点，若可能则以中值替换原像素值，若不是则保留原像素值。执行步骤6。 6. 将模板尺寸减小为N，移动模板，重复步骤2，直到模板不能再继续移动。 该程序还要求实现以下功能 1. 显示原图像、移除像素后的图像和恢复出的图像。 2. 求该去噪算法的MSE值。

图像处理作业，自适应中值滤波器的实现，根据数字图像处理 第三版（冈萨雷斯 著）此书所描述的算法实现编码

MATLAB自适应中值滤波算法，适用于图像处理。

完整代码，可直接运行

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重点介绍了自适应中值滤波算法以及两种改进的自适应中值滤波算法。针对这3种滤波算法，对含有不同密度椒盐噪声的图像进行去噪实验。结果表明：改进算法去噪效果明显、能有效保护图像细节，PSNR保持在25 dB以上；改进算法在高密度噪声时也能得到细节较为清晰的图像，PSNR比改进前的提高17 dB以上。

关于图像处理的自适应中值滤波，做毕业论文很有用。

：针对中值滤波效果随滤波窗13大小和噪声密度而显著变化的不足，提出了将噪声检测和噪声滤除窗13相 分离的方法，采用大窗口检测噪声和小窗口滤除噪声的策略、自适应脉冲噪声滤除策略以提高图象滤波性能。实 验表明，该方法在噪声检测的准确性和噪声滤除的有效性方面均有极大提高，并且对不同密度的椒盐噪声都具有 很好的滤波性能。

两个自适应中值滤波程序 用matlab编写的，亲测可用

本算法是对中值滤波的一种改进，采用自适应中值对图像处理，保留了更多细节