中值濾波器（平滑空間濾波器）基本原理及Python實現

1. 基本原理

一種典型的非線性濾波器就是中值濾波器，它使用像素的一個領域內的灰度的中值來代替該像素的值。中值濾波器通常是處理椒鹽噪聲的一種有效的手段。

2. 測試結果

圖源自skimage

3. 代碼

import numpy as np

def median_filter(input_image, filter_size):
    '''
    中值濾波器
    :param input_image: 輸入圖像
    :param filter_size: 濾波器大小
    :return: 輸出圖像

    注：此實現濾波器大小必須為奇數且 >= 3
    '''
    input_image_cp = np.copy(input_image)  # 輸入圖像的副本

    pad_num = int((filter_size - 1) / 2)  # 輸入圖像需要填充的尺寸

    input_image_cp = np.pad(input_image_cp, (pad_num, pad_num), mode="constant", constant_values=0)  # 填充輸入圖像

    m, n = input_image_cp.shape  # 獲取填充后的輸入圖像的大小

    output_image = np.copy(input_image_cp)  # 輸出圖像

    # 空間濾波
    for i in range(pad_num, m - pad_num):
        for j in range(pad_num, n - pad_num):
            output_image[i, j] = np.median(input_image_cp[i - pad_num:i + pad_num + 1, j - pad_num:j + pad_num + 1])

    output_image = output_image[pad_num:m - pad_num, pad_num:n - pad_num]  # 裁剪

    return output_image