中值滤波是经典的非线性滤波,教材中都会介绍其处理椒盐噪声的作用。而加权中值滤波就是在窗口内的每一个像素都乘以一个相应的权值,然后用加权后的值进行排序,累加权重值等于所有权重值的一半使停止,使用此时的像素值替换中心像素,像素的权重通常是相似度,这种改进可以滤除更多形态的噪声。

通常我们使用中值滤波都会非常谨慎,因为中值滤波非常慢,不断的排序对现在的GPU架构非常不友好,那么加权中值滤波使用时的核心就是速度考量了。这篇博客介绍一篇论文:100+ Times FasterWeighted Median Filter。

2014CVPR: http://www.cse.cuhk.edu.hk/~leojia/projects/fastwmedian/

论文解读:https://blog.csdn.net/streamchuanxi/article/details/79573302?utm_source=blogxgwz9

 

1. 联合直方图(Joint-Histogram)

 

2. 中值跟踪(Median Tracking)

 

3. Necklace Table

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