【滤波第二期】中值滤波的原理和C代码

中值滤波是一种非线性数字滤波技术，主要应用于信号处理和图像处理领域，用于减小信号中的噪声和离群值。中值滤波的核心思想是通过计算一组数据点的中间值，以抑制脉冲噪声等离群值的影响，从而实现信号的平滑处理。

1，中值滤波的操作步骤如下：

窗口设置：中值滤波使用一个固定大小的窗口覆盖信号中的数据点。这个窗口的大小是根据具体应用需求事先确定的，通常是奇数，例如3x3、5x5等。

数据排序：在每个窗口位置，将窗口内的数据点按照大小进行排序。这样，窗口中的数据就被排列成一个有序序列。

中值计算：选择排序后序列的中间位置的值作为滤波结果。如果窗口大小是奇数，中值就是排序序列的正中间的值；如果窗口大小是偶数，中值通常是中间两个值的平均值。

2，中值滤波的原理可通过以下几个关键概念来理解：

排序特性：中值滤波的核心在于对数据进行排序。排序后，中间值处于排序序列的中间位置，因此能够较好地反映数据的趋势

非线性特性：与线性滤波器不同，中值滤波是一种非线性滤波方法。它对噪声和离群值的敏感性相对较低，因为中值主要受窗口中排序序列的中间位置的影响，而不受其他数值的大小影响。

适用于离散信号：中值滤波通常适用于处理离散信号，例如时间序列中的测量数据。在图像处理中，中值滤波也常被用于去除图像中的噪声。

中值滤波的优点在于它能够有效抑制离群值，同时保持信号边缘信息，不引入额外的相位变化。然而，中值滤波也有一些缺点，比如在处理高斯噪声等均值为零的噪声时效果相对较差，因为中值滤波并不是最优的线性估计器。

3，示例代码：

#include <stdio.h>
#define WINDOW_SIZE 3
// 函数原型
float medianFilter(float data[], int dataSize);
int main() {
// 输入数据
float inputData[] = {1.0, 3.0, 5.0, 2.0, 8.0, 6.0, 4.0, 7.0, 9.0, 10.0};
int dataSize = sizeof(inputData) / sizeof(inputData[0]);
// 创建输出数组float outputData[dataSize];
// 对每个数据点应用中值滤波
for (int i = 0; i < dataSize; ++i) {outputData[i] = medianFilter(inputData, dataSize);}
// 打印结果
printf("Original Data:\n");
for (int i = 0; i < dataSize; ++i) {
printf("%f ", inputData[i]);}
printf("\nFiltered Data:\n");
for (int i = 0; i < dataSize; ++i) {
printf("%f ", outputData[i]);}
return 0;
}
// 计算中值滤波
float medianFilter(float data[], int dataSize) {
float window[WINDOW_SIZE];
for (int i = 0; i < dataSize; ++i) {
// 填充窗口
for (int j = 0; j < WINDOW_SIZE; ++j) {
int index = i - (WINDOW_SIZE / 2) + j;
// 处理窗口边界情况
if (index < 0) {window[j] = data[0];} else if (index >= dataSize) {window[j] = data[dataSize - 1];} else {window[j] = data[index];}}
// 对窗口内数据进行排序
for (int j = 0; j < WINDOW_SIZE - 1; ++j) {
for (int k = 0; k < WINDOW_SIZE - j - 1; ++k) {
if (window[k] > window[k + 1]) {
// 交换
float temp = window[k];window[k] = window[k + 1];window[k + 1] = temp;}}}
// 选择中间值作为滤波结果
float median = window[WINDOW_SIZE / 2];
return median;}
}

在这个简单的示例中，WINDOW_SIZE 定义了中值滤波的窗口大小。medianFilter 函数对每个数据点应用中值滤波，处理窗口边界情况以确保滤波窗口不越界。请注意，这只是一个基本的实现，实际应用中可能需要根据具体需求进行调整和优化。

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往期回顾：

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