中值滤波步骤： 1. 使用一个NxN的模板取出图像中部分值。 2. 将矩阵内的元素按升序或降序进行排序。 3. 取出排序后序列的中间值。 4. 使用中间值替换模板中心点像素值。 5. 移动模板，重复步骤1，直到模板不能再继续移动。 该程序还要求实现以下功能 1. 显示原图像、移除像素后的图像和恢复出的图像。 2. 求该去噪算法的MSE值。

自适应中值滤波步骤 1. 指定模板的最小尺寸N和最大尺寸M，并按照(M-1)/2扩展图像边界。 2. 先使用NxN的模板取出图像中部分值。 3. 判断当前模板的中值是否可能为噪点，若可能执行步骤4，不是则执行步骤5。 4. 若当前模板尺寸小于M则扩大模板尺寸再执行步骤2，若当前模板尺寸等于M则使用中值替换原像素值再执行步骤6。 5. 判断模板中心点像素值是否可能为噪点，若可能则以中值替换原像素值，若不是则保留原像素值。执行步骤6。 6. 将模板尺寸减小为N，移动模板，重复步骤2，直到模板不能再继续移动。 该程序还要求实现以下功能 1. 显示原图像、移除像素后的图像和恢复出的图像。 2. 求该去噪算法的MSE值。

stm32电子秤模块，keil 4版本的代码，附带中值滤波，显示使用LCD1602，stc51自己改一下就行，这个模块无滤波效果比较差，建议使用滤波进行，会得到相对稳定的效果。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

图像去噪追求的目的是既能去除图像中的噪声，同时又能较完整的保持图像的细节信息。在研究几种基于中值的椒盐噪声去除方法基础上，设计了一种有效去除图像椒盐噪声的开关中值滤波器。提出的算法首先利用图像灰度值的两个极值把像素点分为信号点和可能噪声点。在滤波阶段，对于信号点保持其灰度值不变， 对于可能噪声点分两步进行处理: 根据噪声密度决定滤波窗口尺寸并判断滤波窗口内是否包含信号点，如果无信号点则以窗口内像素的中值作为可能噪声点的恢复值，这一步可对误判噪声点进行纠正; 而其余可能噪声点采用极值舍弃滤波和递归滤波估计其灰度值，滤波窗口尺寸固定为3×3，这一步用来去除噪声和保持图像细节。实验结果表明，本文算法在主客观方面都优于相比较的方法，且对不同水平的椒盐噪声都具有较好的去除性能。

一种有效的自适应加权中值滤波算法.doc

matlab中值滤波及邻域滤波对椒盐噪声，高斯噪声的不同模板处理

中值滤波代码matlab 概括 在这个项目中，已经研究了图像处理算法。 先前已从所有算法的范围中选择和准备的报告已被重新阐述，并试图加以准备。 已经研究了九种不同的程序。 从建立要使用的开发环境开始，举例说明一般信息，在本主题范围内开发的其他算法的说明以及在图像上实现所选算法的方法。 对图像的滤波，阴影和边缘检测过程进行了分析。 登录 我们的项目工作包括图像处理方面的改进研究。 在进行这些研究之前，已经完成了关于什么是图像处理以及为什么图像需要改进的研究。 研究结束时，获得了必要的信息，并对图像增强算法进行了扫描。 报告范围内取得的结果将予以转达。 1.项目内容和问题描述 该项目的内容是测试图像上的图像增强算法。 滤波过程涉及边缘检测和确定图像上的阴影并将其平滑。 对于这些过程，确定了要使用的编程语言的第一步，并建立了必要的开发环境。 然后，检查了算法并报告了其工作。 将该算法注入代码中，并在样本图像上进行分析。 2.图像处理 在图像处理事件之前，应对图像进行清晰的定义。 在现实生活中，图像或图片被定义为两个简单变量的函数。 在用（x，y）之类的函数表示的图片中，a是强度（例如亮度）

使用黑金Ax301，搭配Ov7670摄像头，采样出RGB565格式，但显示会出现噪点，使用中值滤波算法有效消除噪点。搭配LCD(480*272)显示。注意：中值滤波算法使用了shift_ram3x3形成矩阵，如果使用（640*480）务必修改shift_ram_IP核中的行数

模拟退火是一种在邻域范围搜索最优解的优化算法，能够以较大的概率收敛到最优解，可运用于图像去噪。提出一种基于模拟退火的自适应图像滤波算法，可以自适应的对图像内部和图像边缘进行分类处理，以一定的概率接受偏离中值的像素，再结合加权平均得出图像结果像素值。实验结果表明该算法在滤除图像噪声的同时，可以较好的保存原始图像信息，具有较高的信噪比。