《数字图像处理》实验三 中值滤波

数字图像处理 matlab 中值滤波

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> File Name: 《数字图像处理》实验三 中值滤波
> Author: 罗天涵
> Student-Id: 16121141
> Mail: luotianhan@126.com
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实验要求

编写程序，对图象进行中值滤波，并与实现相同功能的 Matlab 函数进行运算速度比较．

实验准备

中值滤波函数 medfilt2

函数用法

B = medfilt2(A,[m n])

• [M,N]使用 M X N 的模板读A矩阵做中值滤波

中值滤波的计算过程

中值滤波是将周围像素和中心像素排序以后，取中值。可以看如下的例子

对于元素 125，其周围元素为

         124         126         126
         120         150         125
         115         119         123

将内容排序得到长度为9的行向量。

115,119,120,123,124,125,126,127,150

则中间元素a[4]为124。此时将 150 替换为 124。对于外部的框框，需要用0填充。然后计算中值。对于 上述矩阵通过中值滤波后得到的内容是

     0   124     0
   119   124   123
     0   119     0

MATLAB 代码实现

由于matlab 不是很会用。所以先记录一些小技巧。

矩阵扩展

在中值滤波中，需要扩展外圈。一番学习之后，我写了个这样的padding fuction。

我们用 算法的角度思考一下。这个矩阵向上与向下扩展的数目应该是

padding(1,:) = zeros([1 2+w])
for i = 2: 3+1
    padding(i,:) = [zeros(1) test(i-1,:) zeros(1)]
end
padding(3+2,:) = zeros([1 2+w])

更加复杂的矩阵扩展

算法实现

实验数据

正确性校验

test =
   124   126   126
   120   150   125
   115   119   123
>> zhongzhi(test)
ans =
     0   124     0
   119   124   123
     0   119     0
>> medfilt2(test)
ans =
     0   124     0
   119   124   123
     0   119     0
% 读取一张图片
>> test2  = imread('proxy.png');
>> test2 = rgb2gray(test2);
>> test2_system = medfilt2(test2);
>> test2_myfunc = zhongzhi(test2);
>> all(test2_myfunc == test2_system_double);
>> 可以发现数据都是1，验证成功

时间校验

matlab 推荐的程序时间运行函数如下所示

>> tic
%代码块
toc
%disp(['运行时间: ',num2str(toc)]);

事实证明，自己写的函数运行速度感人.
test 是一张大小为 2509KB 的rgb PNG 图片。转化成灰度图像后其他大小为 2967 * 3968 的矩阵

>> size(test)
ans =
        2976        3968
>> tic
medfilt2(test);
toc
disp(['运行时间: ',num2str(toc)]);
运行时间: 0.14249
>> tic
zhongzhi(test);
toc
disp(['运行时间: ',num2str(toc)]);
运行时间: 99.2464