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中值滤波器,与matlab(2010a)的一样.上传的文件是utf-8编码.

传统的中值滤波中“中值”一般取“中位数”，即所有元素排序后中间位置上的元素值。但是排序需要移动大量元素，效率较低。 个人认为，其实原版算法主要耗时的地方之一是matlab的排序函数：sort() 说明：耗时的原因很多！值得改进的地方还有很多~~ 基于此点，可以改进排序函数，快速排序算法是我的首选,但是不是平常意义的那种快速排序，是经过改良的快速排序。

2.1 圆周期中值/均值滤波法 圆周期均值滤波 [2] 和圆周期中值滤波 [3] 分别由 P.H.Eichel 等和 LANARI R 等人提出的。 这两种方法的前提假设是：相位值本身相对于取样是缓变的，相邻样点间有较好的相似性， 而噪声干扰在相邻样点上却是统计独立的。因此就可以采用邻域平均来实现滤波。在干涉条 纹图中，干涉条纹的区域为矩形平面 [2,3] 。记 ( , )l mϕ 为干涉图中(l,m)处的样点的相位值。 取滑动窗口 D的大小为（2LD+1）×（2MD+1）（行方向×列方向），被滤波的相位点位于窗口 中心。 ml ,ϕ̂ 记为滤波器的输出。 圆周期均值滤波的算法可表示为： ^ , , , ,, [arg[exp( ) / ]] arg( )l m nl nm l m l ml m mean j d dϕ ϕ= + (1) , ,exp( ) D D D D l L m M l m nl nm nl l L nm m M d jϕ + + − − − − = ∑ ∑ (2) 其中： , ,arg[exp( ) / ]nl nm l mj dϕ 为滤波窗口中的各矢量与主矢量的相角差； mean[·]是对以样点(l，m)为中心的窗口中各元素取均值运算。 圆周期中值滤波的算法为： ^ , , , ,, [arg[exp( ) / ]] arg( )l m nl nm l m l ml m median j d dϕ ϕ= + (3) 式中， ,l m median [·]是对以样点（l，m）为中心的窗口中各元素取中值运算。 圆周期均值滤波法的优点是滤波效果控制简单，并且在噪声为独立于雷达信号的加性高 斯分布时，滤波的结果是 小均方意义下 优的。其不足是会破坏相位条纹的连续性，同时 无法滤除颗粒噪声。而圆周期中值滤波法圆周期均值滤波法相比，圆周期中值滤波具有较好 的相位条纹的保持能力，同时能够有效地滤除颗粒噪声，但是没有利用信号的统计特性，所 以结果并非统计 优的。 2.2 加权圆周期中值滤波 由于圆周期均值滤波和圆周期中值滤波法在滤除高斯噪声和颗粒噪声方面各有所长，结 合噪声分布特性权重，将两种算法结合起来，即产生了加权圆周期中值滤波法 [4] 。 加权圆周期中值滤波的算法为： ^ , , , , ,[arg[exp( ) / ]] arg( ) D D D D l L m M l m nl nm nl nm l m l m nl l L nm m M w j d dϕ ϕ + + − − − − = ⋅ +∑ ∑ (4) 其中： ' 2 , , , , 1 / [1 ( ) ]nl nm l m nl nm l m M w S ϕ+ − = (5) ────────────-———————— 1 本课题得到高等学校博士学科点专项科研基金(20090095110002)、国家自然科学基金（40772191）资助

matlab代码，中值滤波，比较简单，适合初学者使用，直接运行即可。

针对基于小波变换的阈值去噪方法仅适用于去除高斯白噪声，对于脉冲噪声得不到好的降噪效果的问题，提出了将基于高斯模型的小波变换算法与改进的中值滤波相结合的去噪方法。该方法能够有效去除高斯白噪声和脉冲噪声的混合噪声。仿真实验结果表明，结合算法去噪后图像的峰值信噪比和均方误差都比单一算法得到了改善，从而证明了该方法的有效性。

基于直方图的高效中值滤波算法，执行速度快，稍加修改即可生成最大值和最小值滤波算法。

对图片进行均值滤波和中值滤波，VC下可以运行的哦

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Matlab制作模糊的图像清晰：分别实现：1。对模糊车牌图像进行清晰处理； 2。对高斯模糊图像进行高斯平滑滤波处理； 3。对椒盐噪声图像进行中值滤波处理； 4。对雾化图像进行直方图均衡化处理； 5。对模糊图像进行垂直拉伸与灰度拉伸处理； 6。对运动模糊图像进行维纳滤波处理；