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以邻域像素的相似性为基础,提出了分组投票取中值法,避免了大量的零值票箱参入检票过程,提高了检票速度。还提出了投反票思想,利用窗口移动的相关性,使每次参入投票的像素个数大大减少,避免了每次投票前的票箱清理操作,优化了投票过程,提高了投票速度。消除了现有高速中值滤波算法不适合小窗口的缺陷,用较少的求和运算和比较运算,使各类窗口下的中值滤波速度大幅度提高。还可以快速获得图像的局部参数(局部极值、极值的个数、局部均值),用这些参数作为噪声检测的依据,能够准确地判断噪声,提高中值滤波的效果。