1. 中值濾波原理 中值濾波算法以某像素的領域圖像區域中的像素值的排序為基礎，將像素領域內灰度的中值代替該像素的值[1]； 如：以3*3的領域為例求中值濾波中像素5的值 int pixel[9]中存儲像素1，像素2...像素9的值； 對數組pixel[9]進行排序操作 ...

1 中值濾波概述 　　中值濾波是基於排序統計理論的一種能有效抑制噪聲的非線性信號平滑處理技術，它將每一像素點的灰度值設置為該點某鄰域窗口內的所有像素點灰度值的中值。 中值濾波的基本原理是把數字圖像或數字序列中一點的值用該點的一個鄰域中各點值的中值代替，讓周圍的像素值接近的真實值，從而消除孤立 ...

中值濾波（median filter）在數字圖像處理中屬於空域平滑濾波的內容（spatial filtering）。對消除椒鹽噪聲具有很好的效果。 數學原理 為了講述的便捷，我們以灰度圖為例。RGB三通道的彩色圖可以通過每一個通道各自的中值濾波聯合得到。 數字圖像是以矩陣的方式存儲 ...

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步驟: （1）對窗內的每行像素按降序排序，得到最大值、中間值和最小值。 （2）把三行的最小值即第三列相比較，取其中的最大值。 （3）把三行的最大值即第一列相比較，取其中的最小值。 （4）把三行的中間值即第二列相比較，再取一次中間值。 （5）把前面的到的三個值再做一次排序，獲得的中值 ...

快速中值濾波算法 　　中值濾波算法： 　　　　　　在圖像處理中，在進行如邊緣檢測這樣的進一步處理之前，通常需要首先進行一定程度的降噪。中值濾波是一種非線性數字濾波器技術，經常用於去除圖像或者其它信號中的噪聲。這個設計思想就是檢查輸入信號中的采樣並判斷它是否代表了信號，使用奇數個采樣組成的觀察窗 ...

中值濾波器原理 如果不在邊緣區域，圖像的數據是平緩的，沒有太大的差值。因此，一個噪聲點的值要么過大，要么過小。比如下圖，左圖是沒有處理的原圖，250在該區域由為突出，通過對3*3的9個數據進行排序，將中間值150重新填入，即濾波完成，原本的噪聲點被去掉，該區域恢復平緩。同理 ...

背景： 有一組30天內的溫度與時間的數據，格式如下： 詳細情況：共30天的8k+項數據，每天內有260+項，每個記錄溫度的時間精確到秒 任務就是想根據這樣的數據找到規律，來完成給定具體的時間預測出此時的溫度 處理思路：先把將數據用時序圖表示出來，看看有什么樣的規律 代碼 ...