中值滤波（利用快排的方法）

最新推荐文章于 2025-06-30 15:29:38 发布

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CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：图像处理文章标签：中值滤波 python中值滤波快速排序

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43317842/article/details/98186676

本文介绍了使用快速排序算法进行中值滤波的方法。中值滤波是一种有效的噪声去除技术，通过选取窗口内的中值来替代原始像素值。在Python中，利用快速排序的高效性能，可以快速找到滤波窗口内的中值，从而实现对图像的滤波处理，有效抑制椒盐噪声。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import cv2
import numpy as np
import sys
#加椒盐噪声函数
def noise(img):
    h, w, _= img.shape
    for i in range(2000):
        x = np.random.randint(0,h)
        y = np.random.randint(0,w)
        img[x,y,:] = 255

    return img

def medium_filter(img, filter_size):
    """""
    img : 加噪声的图
    filter_size : 滤波器大小
    """""
    h, w = img.shape
    #im = np.zeros([h,w],np.uint8) #接受每个像素点，作为最终返回图
    pixel = [] #用于保存滤波器内像素

    length = filter_size//2

    for i in range(h):
        if i < length or i > h-2: #像素点是边缘像素的话跳过
            continue
        for j in range(w):
            if j < length or j > w -2: #边缘像素跳过
                continue
            k_index = length   #设置两个滤波器大小相关值，用于从滤波器中取出所有像素
            l_index = length

            for k in range(filter_size): #对应滤波器大小的遍历
                for l in range(filter_size):
                    pixel.append(img[i-k_index+k][j-l_index+l]) #列表存储滤波器中的像素

            pixel = quick_paixu(pixel,0,filter_size*filter_size -1)