在数字图像处理领域中，滤波算法是关键组成部分，它主要应用于降噪、边缘保持、图像增强等多种任务。传统的中值滤波算法以其对边缘保持的良好性能而备受青睐，但其处理效率和对高密度噪声的处理能力有待提高。本文介绍的基于×字形滤波窗口的自适应中值滤波算法，是对传统中值滤波技术的一种改进，旨在同时提高图像降噪效果与算法运行效率。
我们要理解中值滤波的基本原理。中值滤波是一种非线性滤波技术，它可以有效去除随机噪声和脉冲噪声，同时保留图像边缘信息。中值滤波通过将滑动窗口内的像素点灰度值排序，取其中位数来替代窗口中心位置的原始像素值。这种方法不依赖于像素点的分布统计特性，因此对去除椒盐噪声特别有效，且对图像边缘的模糊程度远低于线性滤波方法。
然而，传统的中值滤波算法存在局限性，尤其是在处理含有高密度冲激噪声的图像时，其窗口大小固定，导致降噪效果与图像细节保护之间的矛盾难以平衡。因此，自适应中值滤波应运而生。自适应中值滤波算法根据图像内容和噪声强度调整窗口大小，提高了算法对不同类型噪声的适应性和鲁棒性。
本文提出的×字形滤波窗口是一种创新的窗口设计，它通过改变窗口的形状和大小，来更好地处理图像中的噪声，同时减少对图像细节的影响。×字形窗口能够在多个方向上检测和抑制噪声，而不仅限于水平和垂直方向，从而更好地保留图像的细节和边缘信息。
在Matlab环境下，中值滤波算法可以通过内置函数直接调用，但其性能和适用范围有限。因此，本文通过编写新的Matlab函数“adpmedianXzi”对中值滤波算法进行了改进。该函数能够根据噪声的强度自动调整滤波窗口大小，从而实现在去除噪声的同时保护图像细节，并缩短算法的运行时间。
具体实现上，×字形窗口的自适应中值滤波算法首先采用3×3的×字形窗口来计算图像的中值滤波值、最大值滤波值和最小值滤波值。随后，算法根据这些计算出的值判断噪声的敏感度。如果中值滤波值不在最大值和最小值滤波值之间，则自动增大×字形窗口的大小。如果中值滤波值位于最大值和最小值之间，则将该值与原像素值进行比较，判断是否需要替换原像素值。这样的设计允许算法在保持自适应性的同时，提高处理效率。
本文提出的基于×字形滤波窗口的自适应中值滤波算法是对传统中值滤波技术的有益补充，特别是在处理含有复杂噪声模式的图像时。通过在Matlab中的实现和优化，该算法不仅提高了图像处理的速度，而且在保持图像细节方面表现突出，有很好的应用前景。
