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此代码可以自动调节滤波窗口，并适用于彩色图像 代码有备注，简单易懂 红外图像中值滤波处理效果更佳 本人实测结果良好

自己编的数字图像处理程序，基于MFC单文档，可以实现BMP图片的显示，并且实现了图像的中值滤波、高斯滤波、sobel边缘检测（并阈值化处理显示）等功能。

几中改进的中值滤波算法研究.pdf

MIT算法导论公开课之课程笔记 顺序统计、中值.rar

中值定理解题方法大汇总 @ b站考研数学凯哥

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立体匹配是立体视觉从图像生成三维点云的常规手段。立体匹配算法主要是通过建立一个能量代价函数，通过此能量代价函数最小化来估计像素点视差值。立体匹配算法的实质就是一个最优化求解问题，通过建立合理的能量函数，增加一些约束，采用最优化理论的方法进行方程求解，这也是所有的病态问题求解方法。 双目立体匹配可划分为四个步骤：匹配代价计算、代价聚合、视差计算和视差优化。 匹配代价计算的目的是衡量待匹配像素与候选像素之间的相关性。两个像素无论是否为同名点，都可以通过匹配代价函数计算匹配代价，代价越小则说明相关性越大，是同名点的概率也越大。匹配代价计算的方法有很多，本课设使用灰度绝对值差（AD，Absolute Differences）。 代价聚合的根本目的是让代价值能够准确的反映像素之间的相关性。上一步匹配代价的计算往往只会考虑局部信息，通过两个像素邻域内一定大小的窗口内的像素信息来计算代价值，这很容易受到影像噪声的影响，而且当影像处于弱纹理或重复纹理区域，这个代价值极有可能无法准确的反映像素之间的相关性，直接表现就是真实同名点的代价值非最小。 视差计算即通过代价聚合之后的代价矩阵S来确定每个像素的最优

生成TM影像各波段的中值、均值、众数、方差及统计直方图