Matlab底层源代码实现图像的中值滤波（用于消除图像上一些杂点）

理论基础

      一幅图像往往受到各种噪声的干扰，噪声常为一些孤立的像素点，往往是叠加在图像上的随机噪点，像雪花一样使图像被污染，而图像灰度应该是相对连续变化的，一般不会突然变大或变小，这种噪声可通过邻域使它得到抑制。
      N.N中值滤波算法中，当灰度图像f中以f(i,j)为中心的N.N屏蔽窗口（N为奇数）内中值灰度为a时，无条件将f(i,j)=a处理，N由用户给定。

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%N*N中值滤波
%Author:Zhu
%时间：2022.3
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clc;
image = imread("E:\\1.jpg");
image_matrix=image(:,:,1);
image_matrix=double(image_matrix);
[height,width,channels]=size(image);

%输入数值，设定的窗口大小（大小必须为奇数）
maskWidth = 5;
maskHeight = 5;

%一般都是奇数
maskCenterX=(maskWidth+1)/2;
maskCenterY=(maskHeight+1)/2;

%寻找数组中中值大小
maskValue=zeros(1,maskHeight*maskWidth);

%数组中间的序号
middleNum = maskHeight*maskWidth/2+0.5;

for i=maskCenterY:1:height-maskHeight+maskCenterY
  for j=maskCenterX:1:width-maskWidth+maskCenterX
      %计算像素值
      pixelResult = 0;
      %遍历模板区域
      for k=1:1:maskHeight
          for p = 1:1:maskWidth
              %把数值放入到数组中
              maskValue((k-1)*maskHeight+p) = image_matrix(i-(maskHeight+1)/2+k,j-(maskWidth+1)/2+p);  
          end
      end
      
      %找到数组中中值，采用冒泡排序法,把数值从大到小排列
      for num = 1:maskHeight*maskWidth
          for xx = 1:maskHeight*maskWidth-1
              if(maskValue(xx)<maskValue(xx+1))
                  temp = maskValue(xx);
                  maskValue(xx) = maskValue(xx+1);
                  maskValue(xx+1) = temp;
              end
          end
      end 
      %更新中值赋予当前像素点
      image_matrix(i,j)= maskValue(middleNum);
  end
end

image_out = uint8(image_matrix);
%显示
subplot(1,2,1);
imshow(image);
subplot(1,2,2);
imshow(image_out);

实现效果