三种滤波方法去噪

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#include 

using namespace cv;
using namespace std;


int main（）
{
	Mat normimg orgimg junzhiimg zhongzhiimg gaussimg;
	normimg = imread（“14.jpg“）;
	orgimg = imread（“噪声图片.jpg“）;
	int col = orgimg.cols row = orgimg.rows;
	int i j;
	junzhiimg.create（row col CV_8UC3）;
	zhongzhiimg.create（row col CV_8UC3）;
	gaussimg.create（row col CV_8UC3）;


	for （i = 1; i < col - 1; i++）
	{
		for （j = 1; j < row - 1; j++）
		{
			junzhiimg.at< Vec3b>（j i）[0] = （1.0 / 9）*（orgimg.at< Vec3b>（j - 1 i - 1）[0]
				+ orgimg.at< Vec3b>（j - 1 i）[0] + orgimg.at< Vec3b>（j - 1 i + 1）[0]
				+ orgimg.at< Vec3b>（j i - 1）[0] + orgimg.at< Vec3b>（j i）[0]
				+ orgimg.at< Vec3b>（j i + 1）[0] + orgimg.at< Vec3b>（j + 1 i - 1）[0]
				+ orgimg.at< Vec3b>（j + 1 i）[0] + orgimg.at< Vec3b>（j + 1 i + 1）[0]）;
			//田字格的均值赋予均值值········图像的0通道


			junzhiimg.at< Vec3b>（j i）[1] = （1.0 / 9）*（orgimg.at< Vec3b>（j - 1 i - 1）[1]
				+ orgimg.at< Vec3b>（j - 1 i）[1] + orgimg.at< Vec3b>（j - 1 i + 1）[1]
				+ orgimg.at< Vec3b>（j i - 1）[1] + orgimg.at< Vec3b>（j i）[1]
				+ orgimg.at< Vec3b>（j i + 1）[1] + orgimg.at< Vec3b>（j + 1 i - 1）[1]
				+ orgimg.at< Vec3b>（j + 1 i）[1] + orgimg.at< Vec3b>（j + 1 i + 1）[1]）;
			//田字格的均值赋予均值值········图像的1通道

			junzhiimg.at< Vec3b>（j i）[2] = （1.0 / 9）*（orgimg.at< Vec3b>（j - 1 i - 1）[2]
				+ orgimg.at< Vec3b>（j - 1 i）[2] + orgimg.at< Vec3b>（j - 1 i + 1）[2]
				+ orgimg.at< Vec3b>（j i - 1）[2] + orgimg.at< Vec3b>（j i）[2]
				+ orgimg.at< Vec3b>（j i + 1）[2] + orgimg.at< Vec3b>（j + 1 i - 1）[2]
				+ orgimg.at< Vec3b>（j + 1 i）[2] + orgimg.at< Vec3b>（j + 1 i + 1）[2]）;

			//田字格的均值赋予均值值········图像的2通道
		}
	}//缺点就是不能处理边缘的像素
	
	namedWindow（“原图“ WINDOW_NORMAL）;
	imshow（“原图“ normimg）;
	namedWindow（“噪声图“ WINDOW_NORMAL）;
	imshow（“噪声图“ orgimg）;
	namedWindow（“均值滤波“ WINDOW_NORMAL）;
	imshow（“均值滤波“ junzhiimg）;


	int m n temp1;
	int temp[9];
	for （i = 1; i < col - 1; i++）
	{
		for （j = 1; j < row - 1; j++）
		{
			temp[0] = orgimg.at< Vec3b>（j - 1 i - 1）[0];
			temp[1] = orgimg.at< Vec3b>（j - 1 i）[0];
			temp[2] = orgimg.at< Vec3b>（j - 1 i + 1）[0];
			temp[3] = orgimg.at< Vec3b>（j i - 1）[0];
			temp[4] = orgimg.at< Vec3b>（j i）[0];
			temp[5] = orgimg.at< Vec3b>（j i + 1）[0];
			temp[6] = orgimg.at< Vec3b>（j + 1 i - 1）[0];
			temp[7] = orgimg.at< Vec3b>（j + 1 i）[0];
			temp[8] = orgimg.at< Vec3b>（j + 1 i + 1）[0];
			for （m = 0; m < 9; m++）
			{
				for （n = 0; n < 9 - m - 1; n++）
				{
					if （temp[n]>temp[n + 1]）
					{
						temp1 = temp[n + 1];
						temp[n + 1] = temp[n];
						temp[n] = temp1;
					}
				}
			}//·········冒泡法排序···········
			zhongzhiimg.at< Vec3b>（j i）[0] = temp[4];

			temp[0] = orgimg.at< Vec3b>（j - 1 i - 1）[1];
			temp[1] = orgimg.at< Vec3b>（j - 1 i）[1];
			temp[2] = orgimg.at< Vec3b>（j