中值滤波器（平滑空间滤波器）基本原理及Python实现

1. 基本原理

一种典型的非线性滤波器就是中值滤波器，它使用像素的一个领域内的灰度的中值来代替该像素的值。中值滤波器通常是处理椒盐噪声的一种有效的手段。

2. 测试结果

图源自skimage

3. 代码

 import numpy as np

 def median_filter(input_image, filter_size):
     '''
     中值滤波器
     :param input_image: 输入图像
     :param filter_size: 滤波器大小
     :return: 输出图像

     注：此实现滤波器大小必须为奇数且 >= 3
     '''
     input_image_cp = np.copy(input_image)  # 输入图像的副本

     pad_num = int((filter_size - 1) / 2)  # 输入图像需要填充的尺寸

     input_image_cp = np.pad(input_image_cp, (pad_num, pad_num), mode="constant", constant_values=0)  # 填充输入图像

     m, n = input_image_cp.shape  # 获取填充后的输入图像的大小

     output_image = np.copy(input_image_cp)  # 输出图像

     # 空间滤波
     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