《圖像濾波》ppt課件-文庫吧
2025-04-18 18:50 本頁面
【正文】 模板 ，卷積就是作加權(quán)求和的過程。鄰域中的每個(gè)像素（假定鄰域?yàn)?33大小，卷積核大小與鄰域相同），分別與卷積核中的每一個(gè)元素相乘，乘積求和所得結(jié)果即為中心像素的新值。 卷積核中的元素稱作加權(quán)系數(shù)（亦稱為卷積系數(shù)）， 卷積核中的系數(shù)大小及排列順序， 決定了對(duì)圖像進(jìn)行區(qū)處理的類型。改變卷積核中的加 權(quán)系數(shù)， 會(huì)影響到總和的數(shù)值與符號(hào)， 從而影響到所求像素的新值。 16 圖像平滑 在模板或卷積的加權(quán)運(yùn)算中，還存在一些具體問題需要解決：首先是圖像邊界問題，當(dāng)在圖像上移動(dòng)模板（卷積核）至圖像的邊界時(shí)，在原圖像中找不到與卷積核中的加權(quán)系數(shù)相對(duì)應(yīng)的 9個(gè)像素，即卷積核懸掛在圖像緩沖區(qū)的邊界上， 這種現(xiàn)象在圖像的上下左右四個(gè)邊 界上均會(huì)出現(xiàn)。例如，當(dāng)模板為 17 圖像平滑設(shè)原圖像為 經(jīng)過模板操作后的圖像為 “－ ”表示無法進(jìn)行模板操作的像素點(diǎn)。 解決這個(gè)問題可以采用兩種簡單方法： 一種方法是忽略圖像邊界數(shù)據(jù)， 另一種方法是在圖像四周復(fù)制原圖像邊界像素的值 ，從而使卷積核懸掛在圖像四周時(shí)可以進(jìn)行正常的計(jì)算。實(shí)際應(yīng)用中，多采用第一種方法。 ? 其次，是計(jì)算出來的像素值的動(dòng)態(tài)范圍問題， 對(duì)此可簡單地將其值置為 0或 255即可。18 圖像平滑216。 均值濾波252。均值濾波 是最常用的線性低通濾波器，它均等地對(duì)待鄰域中的每個(gè)像素。對(duì)于每個(gè)像素，取鄰域像素值的平均作為該像素的新值。從頻率域的角度看，相當(dāng)于進(jìn)行了低通濾波。252。均值濾波也叫 鄰域平均法 。252。均值濾波的思想 ：通過一點(diǎn)和鄰域內(nèi)像素點(diǎn)求平均來去除突變的像素點(diǎn)，從而濾掉一定的噪聲。 252。均值濾波對(duì)高斯噪聲比較有效。常用的鄰域有 4鄰域和 8鄰域。19 圖像平滑216。 均值濾波252。假定窗口大小為 n*m，則對(duì)于圖像 f的任意一個(gè)像素 (x,y)，均值濾波的計(jì)算公式為 :20 圖像平滑216。 均值濾波252。對(duì)于 3*3的窗口，對(duì)應(yīng)的模板 h(k, l)如圖 (a)所示。為了避免中心像素值過高影響平均值升高，在運(yùn)算時(shí)可不取中心值，用周圍的八個(gè)像素進(jìn)行計(jì)算 (圖 (b) )。1 1 11 1 11 1 10(a) (b)21 圖像平滑216。 均值濾波(m1,n1) (m1,n) (m1,n+1)(m,n1) (m,n) (m,n+1)(m+1,n1) (m+1,n) (m+1,n+1) 例如，對(duì)圖像采用 33的均值濾波，對(duì)于像素（ m， n），其鄰域像素如下：則有：22 圖像平滑216。 均值濾波? 例如，用 33 Box模板對(duì)一幅數(shù)字圖像處理結(jié)果，如下圖所示（計(jì)算結(jié)果按四舍五入進(jìn)行了調(diào)整，對(duì)邊界像素不進(jìn)行處理）。33Box模板平滑處理示意圖23 圖像平滑216。 均值濾波252。主要優(yōu)點(diǎn) ：均值濾波算法簡單，計(jì)算速度快252。缺點(diǎn) ：降低噪聲的同時(shí)造成圖像模糊，特別是對(duì)圖像的邊緣和細(xì)節(jié)削弱很多；隨著鄰域范圍的擴(kuò)大，去噪能力增強(qiáng)的同時(shí)模糊程度越加嚴(yán)重。左圖，電視截屏圖像，受電視掃描條帶的影響。右圖，均值濾波處理后的結(jié)果 24 圖像平滑216。 均值濾波252。主要優(yōu)點(diǎn) ：均值濾波算法簡單，計(jì)算速度快252。缺點(diǎn) ：降低噪聲的同時(shí)造成圖像模糊，特別是對(duì)圖像的邊緣和細(xì)節(jié)削弱很多；隨著鄰域范圍的擴(kuò)大，去噪能力增強(qiáng)的同時(shí)模糊程度越加嚴(yán)重。(a) 原始圖像 (b) 鄰域平均后的結(jié)果25 圖像平滑216。 均值濾波a. 大小為 500500象素的原圖像bf. 用大小為 3， 5， 9， 15， 35的方形均值濾波模板平滑的結(jié)果 26 圖像平滑216。 均值濾波用各種尺寸的模版平滑圖像27 圖像平滑216。 均值濾波252。均值濾波 的改進(jìn) ：為了保留圖像的邊緣和細(xì)節(jié)信息，可對(duì)上述算法進(jìn)行改進(jìn)，引入閾值 T。即將原圖像灰度值 f (x,y)與濾波結(jié)果值 g(x,y)之差的絕對(duì)值與選定的閾值進(jìn)行比較，根據(jù)比較結(jié)果確定像素 (x, y)的最后值。當(dāng)差異小于閾值時(shí)取原值 f，差異大于閾值時(shí)取新值 g。其表達(dá)式為 :28 圖像平滑216。 均值濾波(a)原圖像 (b)對(duì) (a)加椒鹽噪聲的圖像(c)33 鄰域平滑 (d) 55 鄰域平滑(e)33 超限像素平滑 (T=64)(f)55 超限像素平滑 (T=48)29 圖像平滑21
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