原理（冈萨雷斯第四版p235）：

代码：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt# for gray image
def auto_median_filter(img, S_max):output = img.copy()def class_B(z_xy, z_med, z_max, z_min):if (z_min < z_xy) & (z_xy < z_max):return z_xyelse:return z_medS_ori = 3copy = cv2.copyMakeBorder(img, *[S_ori // 2] * 4, borderType=cv2.BORDER_DEFAULT)  # 补零for i in range(img.shape[0]):for j in range(img.shape[1]):def class_A(copy, S_ori=3):board = S_ori // 2z_med = np.median(copy[i:i + board, j:j + board])z_max = np.max(copy[i:i + board, j:j + board])z_min = np.min(copy[i:i + board, j:j + board])if (z_min < z_med) & (z_med < z_max):output[i, j] = class_B(copy[i, j], z_med, z_max, z_min)else:# next_size = S_ori + 2next_size = cv2.copyMakeBorder(copy, *[1] * 4, borderType=cv2.BORDER_DEFAULT)  # 增尺寸S_ori = S_ori + 2if S_ori <= S_max:return class_A(next_size, S_ori)else:output[i, j] = z_medclass_A(copy, 3)return output.astype(np.uint8)def label_def(): # 定义坐标数字字体及大小plt.xticks(fontproperties='Times New Roman', size=8)plt.yticks(fontproperties='Times New Roman', size=8)if __name__ == '__main__':img = cv2.imread('D://pictures//Fig0335(a)(ckt_board_saltpep_prob_pt05).tif', 0)img_median = cv2.medianBlur(img, 7)out = auto_median_filter(img, 7)plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falseplt.subplot(131), plt.imshow(img, "gray"), plt.title('椒盐噪声', fontsize='small'), label_def()plt.subplot(132), plt.imshow(img_median, "gray"), plt.title('中值滤波', fontsize='small'), label_def()plt.subplot(133), plt.imshow(out, "gray"), plt.title('自适应中值滤波', fontsize='small'), label_def()plt.show()

结果：

原文描述：

自适应中值滤波器的另一个优点是它会在试图保留图像细节的同时平滑非冲激噪声,而传统中值滤波器是做不到这一点的。

可见实验结果证实了这一点！

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第5章 Python 数字图像处理(DIP) - 图像复原与重建11 - 空间滤波 - 自适应滤波器 - 自适应局部降噪、自适应中值滤波器
标题自适应滤波器自适应局部降噪滤波器自适应中值滤波器自适应滤波器自适应局部降噪滤波器均值是计算平均值的区域上的平均灰度,方差是该区域上的图像对比度 g(x,y)g(x, y)g(x,y)噪 ...
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代码：

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