灰度图像中值滤波算法实现

本文实现了一个3×3窗口的灰度图像中值滤波算法。该算法通过遍历图像像素，对每个有效窗口提取3×3邻域，采用改进的中值计算方法：先计算每行的最大值、中值和最小值，再对这些统计量进行二次处理，最终取中间值作为滤波结果。边缘像素保持原值不变。输出结果为uint8格式的图像矩阵。该实现重点展示了中值滤波的核心计算过程，适用于3×3窗口情况下的图像去噪处理。

% 灰度图像中值滤波算法实现
% IMG为输入的灰度图像
% n为滤波的窗口大小，为奇数
function Q = med_filter(IMG,n)      % 目前n只能等于3
[h,w] = size(IMG);
win = zeros(n,n);
Q = zeros(h,w);
for i = 1 : h
    for j = 1 : w
        if (i<(n-1)/2+1 || i>h-(n-1)/2 || j<(n-1)/2+1 || j>w-(n-1)/2)
            Q(i,j) = IMG(i,j);
        else
            win = IMG(i-(n-1)/2 : i+(n-1)/2, j-(n-1)/2 : j+(n-1)/2);    % n*n窗口的矩阵
            % Q(i,j) = median(median(win));   % 求中值
            max1 = max(win(1,1:3)); mid1 = median(win(1,1:3)); min1 = min(win(1,1:3));
            max2 = max(win(2,1:3)); mid2 = median(win(2,1:3)); min2 = min(win(2,1:3));
            max3 = max(win(3,1:3)); mid3 = median(win(3,1:3)); min3 = min(win(3,1:3));
            max_min = min([max1, max2, max3]);
            mid_mid = median([mid1, mid2, mid3]);
            min_max = max([min1, min2, min3]);
            Q(i,j) = median([max_min, mid_mid, min_max]);
        end
    end
end
Q = uint8(Q);