中位值平均滤波算法
基本原理：取一组数据，去掉其中数据中的最大值和最小值，对剩余的数据求平均值
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/**
* 中位值平均滤波
* @param pData:没有滤波的数据
* @param nSize:数据大小
* @return:滤波数值
*/
unsigned short MedianFilter(unsigned short* pData,int nSize)
{
unsigned short max,min;
int sum;
if(nSize>2)
{
max = pData[0];
min = max;
sum = 0;
for(int i=0;i<nSize;i++)
{
sum += pData[i];
if(pData[i]>max)
{
max = pData[i]; //一个循环之后max就是最大的值
}
if(pData[i]<min)
{
min = pData[i]; //一个循环之后min就是最小的值
}
}
sum = sum-max-min; //去掉最大的值和最小的值
return sum/(nSize-2); //对N-2个数求平均值
}
return 0;
}
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改进版本：
- 不使用返回值的方法，减少了赋值的动作，可以提升反应速度
- 使用浮点型数据，保留两位小数，提高精度
/**
* 中位值平均滤波
* pData:没有滤波的数据
* nSize:数据大小
* average：滤波数据的平均值 （通过形参写入，需提前声明一个变量，存储average）
*/
int MedianFilter(int* pData,int nSize,float *average)
{
int max,min;
float sum=0;
if(nSize>2)
{
max = pData[0];
min = max;
for(int i=0;i<nSize;i++)
{
sum += pData[i];
if(pData[i]>max)
{
max = pData[i]; //一个循环之后max就是最大的值
}
if(pData[i]<min)
{
min = pData[i]; //一个循环之后min就是最小的值
}
}
sum = sum-max-min; //去掉最大的值和最小的值
(*average)=((float)(int)((sum/(nSize-2)+0.005)*100)))/100; //对N-2个数求平均值,保留两位小数
return 1;
}
return 0;
}