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function A1 = acwmf(A, O, iter) % adaptive center median filter % A1 = acwmf(A, O, iter) % A is observed (noise) image, O is original image % A1 is restored image A = double(A); O = double(O); [M, N] = size(A); B = A; B = [B(:, 1), B, B(:, N)]; % initial boundary value B = [B(1,  ; B; B(M, ]; % initial boundary valueswitch iter case 4 delta = [40, 25, 10, 5]; case 3 delta = [60, 45, 30, 25]; case 2 delta = [80, 65, 50, 45]; case 1 delta = [100, 85, 70, 65]; end s = .1; for i = 2:M+1 for j = 2:N+1 w = B([i-1:i+1],[j-1:j+1]); w = reshape(w,1,9); v = sort(w); Y = v(5); z = abs(B([i-1:i+1],[j-1:j+1])-Y); z = reshape(z,1,9); r = sort(z); MAD = r(5); d(1) = abs(Y - B(i,j)); T = s*MAD + delta; k = 1; while (d(k) <= T(k)) & (k <= 3) w(1, [9+1:9+2*k]) = B(i, j); u = sort(w); x = u(k+4+1); C(i,j) = x; k = k+1; d(k) = abs(C(i,j)-B(i,j)); end if d(k) <= T(k) B(i,j) = B(i,j); D(i,j) = 0; % not noise candidate, set D(i, j) = 0 else B(i,j) = Y; D(i,j) = 1; % if it's noise candidate, set D(i, j) = 1 end end end pd=D(2:M+1,2:N+1); A1=B(2:M+1,2:N+1); %A1=double(A1); %A1=uint8(A1); %figure;image(A1);colormap(repmat((0:255)'/255,1,3));axis image; % display restored image %figure;imagesc(pd);colormap('gray');axis image; % display noise candidate 帮忙看一下这个程序里iter是代表什么，想要运行的话 ，iter赋什么样的值呢 |
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