python的自适应中值滤波
Python的自适应中值滤波是一种非线性滤波技术，可以用于消除图像中的噪声、掩盖图像中的异常点，并最大程度地保留图像中的细节信息。自适应中值滤波的基本思想是：在图像中滑动一个固定大小的窗口，计算窗口内像素值的中位数，并将该值与窗口中心像素进行比较。如果中心像素值超出了一定的阈值范围，则将窗口大小增大，直到符合要求为止。这样就可以动态地调整滤波参数，使其适应不同的图像细节和噪声类型。以下是一个Python实现的自适应中值滤波函数示例：
```python。
import numpy as np。
import cv2。
def adaptive_median_filter(img, kernel_size):。
pad_size = kernel_size // 2  # 计算窗口半径。
#扩展图像边缘，避免越界。
img = pyMakeBorder(img, pad_size, pad_size, pad_size, pad_size, cv2.BORDER_REFLECT)。
#构造输出图像。
out = np.zeros_like(img)。
#逐像素遍历。
for i in range(pad_size, img.shape[0] - pad_size):。
for j in range(pad_size, img.shape[1] - pad_size):。
#构造窗口，并计算中值。
window = img[i - pad_size:i + pad_size + 1, j - pad_size:j + pad_size + 1]。
window_median = np.median(window)。
#根据条件选择处理方式。
if window_median == np.min(window) or window_median == np.max(window):。
out[i, j] = np.median(window)。
正则化粒子滤波
else:。
if img[i, j] > window_median + 0.5:。
out[i, j] = np.median(window[window <= window_median])。
elif img[i, j] < window_median - 0.5:。
out[i, j] = np.median(window[window >= window_median])。
else:。
out[i, j] = img[i, j]。
return out[pad_size:img.shape[0] - pad_size, pad_size:img.shape[1] - pad_size] # 去掉边缘像素。
```。

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