function im_out =  paddim(im_in, n, Type)

if Type==0
    im_in1=padarray(im_in,n);
    im_in2=padarray(im_in1',n);
    im_out=im_in2';
else
    im_out=im_in(n+1:end-n,n+1:end-n);
end;

end

% Filtrage des images
for i=p+1:M-p
    for j=p+1:N-p
        
        % Filtre Médian
        im0=im_in(i-p:i+p, j-p:j+p);    % 1.  Extraction de l'imagette
        V0=im0(:);                      % 2.  Conversion matrice => Tableau
        V1=sort(V0);                    % 3.  Tri des valeurs du tableau
        Im=round(n*n/2);                % 4.1 Indice Médian
        Med=V1(Im);                     % 4.2 Extraction de la valeur médiane
        im_med(i,j)=Med;                % 5.  Affectation de la valeur au pixel (i,j)
        
        % Filtre Max/Min
        im_maxMin(i,j)=max(V0);
        %im_maxMin(i,j)=min(V0);
        
        
        % Filtre Moyenneur
        im_mean(i,j)=mean(V0);
    end;
end;

clear all; close all; clc;




%% Traitement d'Images | Matlab #4: Filtre Médian - Filtrage non linéaire
%% www.Electronique-Mixte.fr



% Savoir implémenter un filtre médian
% Savoir implémenter le filtre Max et Min
% Savoir gérer les bords d'une image
% Savoir ajouter le bruit à une image
% Etc.





%% Image Originale

% im_rgb= imread('onion.png');
% im_rgb= imread('peppers.png');
% im_rgb= imread('cameraman.tif');
% im_rgb= imread('kids.tif');
% im_rgb= imread('mandi.tif');
% im_rgb= imread('cell.tif');
% im_rgb= imread('mri.tif');
im_rgb= imread('spine.tif');
% im_rgb= imread('moon.tif');

im_1=im2double(im_rgb);

[M,N,P]=size(im_1);
if P==3
    im_in_0=rgb2gray(im_1);
else
    im_in_0=im_1;
end;

% Normalisation 
im_in_0=im_in_0/max(im_in_0(:)); 


%% Redimensionner l'image (Interpolation cubique)
% M=256; N=round(1.5*M);
% im_in_0=imresize(im_in_0,[M N],'cubic');

%% Ajout du bruit
d=0.20; im_noise=imnoise(im_in_0,'salt & pepper',d);
% v=0.2; im_noise=imnoise(im_in_0,'gaussian',v);

%%  Ajout des bords
p=1; n=2*p+1;   % Taille du Filtre

% Type=0:   Ajout des bords
% Type/=0: Suppression des bords
Type=0;
im_in =  paddim(im_noise, p, Type);

%% Filtres non linéaires
[M, N]=size(im_in);
im_maxMin=im_in;       % Max (2 boucles for)
im_mean=im_in;         % Min (2 boucles for)
im_med=im_in;          % Médiane (2 boucles for)


% Filtrage des images
for i=p+1:M-p
    for j=p+1:N-p
        
        % Filtre Médian
        im0=im_in(i-p:i+p, j-p:j+p);    % 1.  Extraction de l'imagette
        V0=im0(:);                      % 2.  Conversion matrice => Tableau
        V1=sort(V0);                    % 3.  Tri des valeurs du tableau
        Im=round(n*n/2);                % 4.1 Indice Médian
        Med=V1(Im);                     % 4.2 Extraction de la valeur médiane
        im_med(i,j)=Med;                % 5.  Affectation de la valeur au pixel (i,j)
        
        % Filtre Max/Min
        im_maxMin(i,j)=max(V0);
        %im_maxMin(i,j)=min(V0);
        
        
        % Filtre Moyenneur
        im_mean(i,j)=mean(V0);
    end;
end;


% Suppression des bords
Type=1;
im_maxMin =  paddim(im_maxMin, n, Type);
im_mean   =  paddim(im_mean, n, Type);
im_med    =  paddim(im_med, n, Type);


%% Affichage

figure(1);
% subplot(221); imshow(im_noise);title('Image Bruitée','fontsize',16); 
% subplot(222); imshow(im_maxMin); title('Filtre Max/Min','fontsize',16);
% subplot(223); imshow(im_mean); title('Filtre Moyenneur','fontsize',16);
% subplot(224); imshow(im_med); title('Filte Médian','fontsize',16);

subplot(221); imagesc(im_noise);title('Image Bruitée','fontsize',16); colormap(gray);
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