>有谁知道 C++ 中 16 位（无符号短）数组的快速中值过滤算法？
http://nomis80.org/ctmf.html
这个看起来很有前途，但它似乎只适用于字节数组。有谁知道如何修改它以使用短裤或替代算法？
本文中的技术依赖于为8位像素通道创建具有256个箱的直方图。转换为每通道 16 位需要具有 65536 个箱的直方图，并且图像的每一列都需要直方图。将内存需求提高 256 会使该算法总体上效率较低，但对于当今的硬件来说仍然可能可行。
使用他们提出的将直方图分解为粗略和细部分的优化，应该会进一步将运行时命中率降低到仅 16 倍。
对于较小的半径值，我认为您会发现传统的中值过滤方法将更具性能。
快速中位数搜索 - ANSI C 实现 （PDF） 是 C 语言的内容，它是一篇标题为"快速中值搜索：ANSI C 实现"的论文。作者声称它是O（log（n）），他还提供了一些代码，也许它会帮助你。它并不比你建议的代码更好，但也许值得一看。
std::vector<unsigned short> v{4, 2, 5, 1, 3};
std::vector<unsigned short> h(v.size()/2+1);
std::partial_sort_copy(v.begin(), v.end(), h.begin(), h.end());
int median = h.back();
在 O（N·log（N/2+1）） 中运行，并且不会修改您的输入。
本文介绍了一种以每像素 O（log r） 时间运行的图像的中值过滤方法，其中 r 是过滤器半径，适用于任何数据类型（8 位整数或双精度
）：快速中值和双侧滤波
这个问题有点老了，但我也对中位数过滤感兴趣。 如果一个人正在处理信号或图像，那么处理窗口的数据将有很大的重叠。 这是可以利用的。
我在这里发布了一些基准代码：C++中的一维移动中值滤波
它是基于模板的，因此它应该适用于大多数 POD 数据类型。
根据我的结果std::nth_element对于移动中位数的性能很差，因为它每次都必须对值窗口进行排序。
但是，使用保持排序的值池，可以通过 3 操作执行中位数。
- 从池中删除最旧的值（调用 std：：lower_bound）
- 将新值插入池（调用 std：：lower_bound）
- 在历史记录缓冲区中存储新值
中位数现在是池中的中间值。
我希望有人觉得这很有趣并贡献他们的想法！
参见以下论文中的等式4和5。 复杂度为 O（N*W），其中 W 是滤波器的宽度，N 是样本数。
请参阅通过矢量中值滤波降低噪声。