第三節--一種改進的中值濾波策略的實現
//----------------------------------------【一種改進的中值濾波策略的實現】------------------------------------
//1--傳統的中值濾波器的缺點:中值濾波的效果依賴於--濾波視窗的大小，太大會使邊沿模糊，太小了，則去噪效果不佳。因為
//-------噪聲點和邊緣點同樣是灰度變化較為劇烈的畫素，普通的中值濾波在改變噪聲點灰度值時，會一定程度的改變邊緣畫素的
//-------灰度值。但是，噪聲點幾乎都是鄰域畫素的極值，而邊緣往往不是，因此可以利用這個特性，來限制中值濾波。
//2--具體的改進方法如下:逐行掃描，當處理每一個畫素時，判斷該畫素是否是濾波視窗覆蓋下鄰域畫素的極大值和極小值。如果是
//-------則採用正常的中值濾波處理該畫素;如果不是，則不處理。
//3--自適應中值濾波的效果:在實踐中，這種方法，能夠非常有效的除去突發的噪聲點，尤其是辣椒鹽噪聲，並且幾乎不影響邊緣
//4--自適應中值濾波的由來--由於演算法可以根據鄰域的具體情況而自行選擇執行不同的操作，因此改進的中指濾波也稱為自適應中
//-------值濾波
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*函式原型:void CImgProcess::AdaptiveMedianFilter(CImgProcess* pTo,int nFilterH,int nFilterW,int nFilterMY,int nFilterMX)
*功能:改進的中指濾波演算法---自適應中值濾波
*函式引數:1--CImgProcess* pTo--源影象的指標
* 2--int nFilterH-------濾波器的高度
* 3--int nFilterW-------濾波器的寬度
* 4--int nFilterMY------濾波器的中心元素Y的座標
* 5--int nFilterMX------濾波器的中心元素X的座標
*函式的返回值:
* 無
***********************************************************************************************************************/
void CImgProcess::AdaptiveMedianFilter(CImgProcess* pTo,int nFilterH,int nFilterW,int nFilterMY,int nFilterMX)
{
//[1]初始化目標影象
pTo->InitPixels(0);
//[2]迴圈變數的定義
int i,j,k,l;
int nGray;
//[3]得到元素圖片的長，寬，單位--畫素(Pixel)
int nHeight=GetHeight();
int nWidth=GetWidthPixel();
//[4]鄰域影象陣列
int* pAryGray;
pAryGray=new int[nFilterH*nFilterW];
//[3]逐行掃描影象，進行中值濾波,行，除去邊緣幾行
for(i=nFilterMY;i<nHeight-nFilterH+nFilterMY+1;i++)
{
//[4]列--除去邊緣幾行
for(j=nFilterMX;j<nWidth-nFilterW+nFilterMX+1;j++)
{
//[5]讀取濾波器陣列
for(k=0;k<nFilterH;k++)
{
for(l=0;l<nFilterW;i++)
{
//[6]原影象第i+k-nFilterMY行，第j+1-nFilterMX列的畫素值
nGray=GetGray(j+1-nFilterMX,i+k-nFilterMY);
//[7]儲存畫素值
pAryGray[k*nFilterW+1]=nGray;
}//l
}//k
//[8]通過排序獲取中指
nGray=GetMedianValue(pAryGray,nFilterH*nFilterW);
//[9]判斷當前畫素是否是鄰域的極大值或極小值
if(GetGray(j,i)==pAryGray[0]||GetGray(j,i)==pAryGray[nFilterH*nFilterW-1])
{
//[10]如果是極值，以中值作為相應
pTo->SetPixel(j,i,RGB(nGray,nGray,nGray));
}
else
{
//[11]不是極值，則不改變原影象的值
pTo->SetPixel(j,i,GetGray(j,i));
}
}//j
}//i
delete[] pAryGray;
}