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1、中值滤波快速算法的探讨与试验1.计算机视觉技术2.经典中值滤波技术3.二维中值滤波快速算法4.经典中值滤波技术与二维中值滤波快速算法的比较5.结论1.计算机视觉技术计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。计算机视觉技术是一个相当新且发展十分迅速的研究领域。近年来，它的研究与应用已扩展到了工业、农业、军事等诸多领域，并取得了一定成果。计算机视觉技术在农业领域的应用举例自动检测果实表面着色
2、度并进行分级监测农作物生长研究农作物种质资源田间杂草识别等计算机视觉系统一般的计算机视觉系统由计算机、图像采集卡、CCD摄像机、光源、光照箱组成利用CCD摄像机可以将所要识别、解释的对象以图像的形式记录下来CCD(Charge-coupledDevice)是一种半导体器件，它的作用就像胶片一样，但它是把图像像素转换成数字信号由于光电转换中CCD灵敏度的不均匀性、数字化过程的量化噪声以及传输过程的信道误差等,摄像机获取的图象中包含有各种随机噪声为了提高计算机视觉系统的分析和识别能力,需要去除原始图象中的噪声在
3、空间域去除噪声的方法中，领域平均法、模板法及多图象平滑法在去噪的同时,会使图象的边界和细节变得模糊。中值滤波法能有效地抑制图象中的噪声,且能保护图象的轮廓边界不使其变模糊。2.经典中值滤波技术式中，W——平面窗口m——窗口水平尺寸n——窗口垂直尺寸。——被处理的图像平面上的一个像素点（i，j）。——以为中心，窗口W所套中范围内像素点灰度的中值，即中值处理的输出值。——一个二维数据串的序号。经典中值滤波算法是对一窗口内所有象素的灰度值进行排序,取排序结果的中间值作为原窗口中心象素的灰度值。窗口在图象上从左到右
4、,从上到下移动,便可对图象进行平滑处理.二维情况的中值滤波定义：中值滤波是非线性滤波器,它在保护图象边缘的同时,除去孤点、线噪声。一般要求窗宽的一半大于噪声的延续宽度。由于中值是第(nW+1)/2个最大值(nW为窗口内象素数),故它的搜索需要3(-1)/8次对3*3窗口,该数为30。而对7*7窗口,比较次数为900次。可见,中值滤波在窗口尺寸较大时处理速度慢,难于满足在线检测的要求,因而有必要研究中值滤波的快速算法。3.二维中值滤波快速算法二维中值滤波快速算法的基本思想是先统计窗口内象素的直方图,由直方图求
5、得中值。假设窗口大小为m*n，从一个窗口的中值滤波输出,到获得下一个窗口的中值滤波的输出,窗口将移过一列。新窗口内的象素是将原窗口象素删去最左一列(n个象素),再在其右边加进一列(n个象素),其余的m*n-2n个象素保持不变,然后再对原窗口直方图作修正,利用直方图求新窗口的中值。算法描述步骤1检测入口参数,图象边界调整步骤2分配输出图象内存区,定义窗口数组,定义直方图数步骤3逐行、逐列处理检测是否每行的第一个处理象素点1.是行的第一个处理象素点时直方图数组清零,读入窗口内的象素值到窗口数组，统计窗口内象素的
6、直方图,结果存入直方图数组,goto步骤32.不是行的第一个处理象素点时①原窗口数组第一列象素值为下标的直方图数组单元值分别减1②窗口向右移动一列,即原窗口内的各列分别左移一列,原窗口第一列随之被删除③读入新窗口最右一列位置的图象数据,增加到窗口数组的右边④新增加列象素值为下标的直方图数组单元值分别加1，goto步骤33.统计直方图累计频数,当累计频数大于（n*m+1)/2时,该单元的下标即为所求的中值。输出图象上对应象素点的灰度值置为所求之中值,goto步骤3步骤4若整幅图象处理完,则结束中值滤波的快速算
7、法实例中值滤波的快速算法实例(5*5窗口)如图1和表1所示。处理像素为窗口中心的象素首先统计实线所围窗口中25个象素的直方图(频数)如表1然后在图象最小灰度级至最大灰度级范围内统计累计频数。当累计频数大于13(即(n*m+1)/2)时,对应的灰度级60即为输出图象相应点的灰度值。然后将窗口右移一列（虚线位置）实际处理时,先将原窗口最左一列象素值（55，60，62）为下标的直方图单元的频数分别减去1、3和1,再将原窗口中各列依次左移一列,读入新窗口最右一列位置的图象数据,增加到窗口数组的右边。同时,以新增加列
8、象素值（61,64,65,66,67）为下标的直方图单元值加1累计频数大于13(此例为16)对应的灰度值64即为输出图象对应点的输出值。4.经典中值滤波技术与二维中值滤波快速算法的比较用C语言编制程序对中值滤波快速算法进行了实验。在不同窗口大小条件下，分别用经典中值滤波和快速中值滤波算法处理同一幅256级灰度灰度图像（162x120）,利用C语言的Clock函数，测定滤波处理所需时间如表2.由表可知,窗口尺寸为3
