圖像增強2-平滑濾波-wenkub
2023-05-22 06:51:12 本頁面
【正文】 算結(jié)果按四舍五入進行了調(diào)整，對邊界像素不進行處理）。 二、圖像平滑／去除噪聲 ? 鄰域平均法 ? 中值濾波 ? 其他去噪技術(shù) 圖像平滑 概念 基本方法 鄰域平均法 ? 鄰域平均法： 是一種利用 Box模板對圖像進行模板操作（卷積運算）的 圖像平滑方法 。 P 6 ＋H 7 P 2 ＋H 3 作加權(quán)求和的過程 。 ? ２、模板操作（模板運算）： 按照一定的模板進行運算，如上圖的模板進行的操作即為， 原圖中的一個像素的灰度值和它周圍鄰近 8個像素的灰度值相加，然后將求得的平均值作為新圖像中該像素的灰度值。 圖像噪聲 概述 分類 特點 圖像中的脈沖噪聲 椒鹽噪聲 受噪聲干擾的圖像像素點的灰度值以 50%的相同概率等于圖像灰度的最大或最小的可能取值。 ④ 系統(tǒng)內(nèi)部設(shè)備電路所引起的噪聲。 圖像噪聲 概述 分類 特點 按其產(chǎn)生的原因 ? 外部噪聲 ：指系統(tǒng)外部干擾從電磁波或經(jīng)電源傳進系統(tǒng)內(nèi)部而引起的噪聲。 ? 噪聲可以理解為“妨礙人們感覺器官對所接收的信源信息理解的因素”。第四章：圖像增強 (二 ) —— 圖像平滑 圖 像 平 滑 ３＊３窗口 中值濾波 技術(shù)分類和實現(xiàn)原理 功能 特點 線性 非線性 平滑（低通） G1 G2 銳化（高通） G3 G4 分類 1： (1) 線性： 如鄰域平均 (2) 非線性：如中值濾波 分類 2： (1) 平滑：模糊，消除噪聲 (2) 銳化：增強被模糊的細節(jié) 平滑濾波和銳化濾波的特點 ? 平滑濾波 – 減弱或消除圖像中的高頻分量，但不影響低頻分量。 圖像噪聲 概述 分類 特點 ２、圖像噪聲分類 一． 按其產(chǎn)生的原因可分為： 外部噪聲 和 內(nèi)部噪聲。 ? 主要外部干擾如下： ① 由光和電的基本性質(zhì)所引起的噪聲。 圖像噪聲 概述 分類 特點 按統(tǒng)計特性 平穩(wěn)噪聲： 統(tǒng)計特性不隨時間變化的噪聲 。 隨機值脈沖噪聲 受噪聲干擾的圖像象素點取值均勻分布于圖像灰度的最大與最小可能取值之間 。 ????????????1111*1111191圖像平滑 概念 基本方法 基本概念 卷積核： 即模板運算中的模板
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