【正文】 9 9 9 9 9 9 9 9 0 0 0 0 0 0 0 0 9 9 9 9 9 9 9 9 0 0 0 0 0 0 0 0 9 9 9 9 9 9 9 9 0 0 0 0 0 0 0 0 9 9 9 9 9 9 9 9 0 0 0 0 0 0 0 0 9 9 9 9 9 9 9 9 0 0 0 0 0 0 0 0 9 9 9 9 9 9 9 9 0 0 0 0 0 0 0 0 9 9 9 9 9 9 9 9 0 0 0 0 0 0 0 0 9 9 9 9 9 9 9 9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 鄰域平均法 ? 采用 3x3均值濾波。 ? Median filtering ?目的： 既要消除噪聲又要保持圖像的細(xì)節(jié) 步驟 : 1） 模板游走 2） 將 mask下對應(yīng)的灰度值（奇數(shù)）排序 3） 用中間值代替 f(x,y), 消除孤立的噪聲點 ? mask大小不一樣，效果不一樣，與疊加的噪聲有關(guān)系 ?窗口形狀 方形、十字形、圓形、圓環(huán)形 中值濾波 ?使用二維濾波需注意 1）有尖頂角幾何結(jié)構(gòu)的圖像，一般采用十字窗，大小不超過最小有效物體的尺寸 2）有較多的點、線、尖頂角的細(xì)節(jié)結(jié)構(gòu)，不用中值濾波 0 0 0 0 1 0 0 00 0 0 0 1 0 0 00 1 0 0 1 0 0 00 0 0 0 1 0 0 00 0 0 0 1 0 0 00 1 0 0 1 0 0 00 0 0 0 1 0 0 00 0 0 0 1 0 0 0用 3 3方形，圖像全為 0 用 3 3十字，保留了線狀細(xì)節(jié)，丟失了點狀細(xì)節(jié) 中值濾波 ? [例 3] 設(shè) 16x16點陣的圖像如右圖所示 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 9 9 9 9 9 9 9 9 0 0 0 0 0 0 0 0 9 9 9 9 9 9 9 9 0 0 0 0 0 0 0 0 9 9 9 9 9 9 9 9 0 0 0 0 0 0 0 0 9 9 9 9 9 9 9 9 0 0 0 0 0 0 0 0 9 9 9 9 1 9 9 9 0 0 0 0 0 0 0 0 9 9 9 9 9 9 9 9 0 0 0 0 0 0 0 0 9 9 9 9 9 9 9 9 0 0 0 0 0 0 0 0 9 9 9 9 9 9 9 9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 中值濾波 ? 采用 3x3中值濾波，結(jié)果如右圖所示 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ? ? 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ? ? 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ? ? 0 0 0 0 9 9 9 9 9 9 0 0 0 0 ? ? 0 0 0 9 9 9 9 9 9 9 9 0 0 0 ? ? 0 0 0 9 9 9 9 9 9 9 9 0 0 0 ? ? 0 0 0 9 9 9 9 9 9 9 9 0 0 0 ? ? 0 0 0 9 9 9 9 9 9 9 9 0 0 0 ? ? 0 0 0 9 9 9 9 9 9 9 9 0 0 0 ? ? 0 0 0 9 9 9 9 9 9 9 9 0 0 0 ? ? 0 0 0 0 9 9 9 9 9 9 0 0 0 0 ? ? 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ? ? 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ? ? 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 中值濾波 中值濾波 ?中值濾波的機理 在圖像局部中，雜散噪聲點的灰度值較大或較小，求中值可以自動將其消除。 頻域低通濾波法 (1) 理想低通濾波器（ ILPF） H(u,v) = 1 當(dāng) D(u,v) ≤ D0 0 當(dāng) D(u,v) D0 其中： D(u,v)＝ (u2+v2)1/2是點 (u,v)到頻率平面原點的距離 副作用：圖象模糊，出現(xiàn)振鈴效果 H(u,v) D(u,v) D0 (2) 巴特沃斯低通濾波器 （ BLPF ） 傳遞系數(shù)： 02002011( , ) ( , )2( , )111( , ) ( , )2( , )1 2 1nnH u v f H u vD u vDH u v f H u vD u vD????????????????????截 止 頻 率 為 ＝截 止 頻 率 為 ＝－其 帶 通 與 帶 阻 之 間 無 明 顯 的 不 連 續(xù) 性 ， 因 此 無 振 鈴 現(xiàn) 象 ， 模 糊 程 度 減少 ， 它 的 尾 部 有 較 多 的 高 頻 ， 通 過 降 低 截 止 頻 率 達(dá) 到 一 定 平 滑 效 果 頻域低通濾波法 0 1 H(u,v) D(u,v) （ 3）指數(shù)低通濾波器（ ELPF） 00( , )1 ( , )ln2( , ) e( , ) ennD u vDD u vDH u vH u v??? ?????????????? ???? 截 止 頻 率 1/e 截 止 頻 率 1/ 2ELPF具 有 較 平 滑 的 過 渡 帶 ， 為 此 平 滑 后 的 圖 像 無 振 鈴 現(xiàn) 象 ， 比 BLPF有 更 快 的 衰 減 特 性 ， 比 BLPF稍 模 糊 一 些 頻域低通濾波法 0 1 H(u,v) D(u,v) （ 4）梯形低通濾波器（ TLPF） ? ?01 0 10111 ( , )1( , ) ( , ) ( , ) [ , ][]0 ( , )D u v DH u v D u v D D u v D DDDD u v D? ???? ? ?? ??? ??類別 振鈴程度 圖像模糊程度 噪聲平滑效果 ILPF TLPF ELPF BLPF 嚴(yán)重 較輕 無 無 嚴(yán)重 輕 較輕 很輕 最好 好 一般 一般 頻域低通濾波法 H(u,v) D0 D1 0 1 D(u,v) 圖像銳化 微分法 高通濾波法 ?邊緣銳化 （ Sharpening） 補償圖像的輪廓 ，突出圖像中景物的邊緣或紋理，使圖像清晰 —— 空域高通濾波（ 俗稱 勾邊處理 ）。 ?邊緣銳化的 缺 點 邊緣突出的同時圖像中噪聲也會被突出。 微分法 222239。 y f(x,y) θ 微分法 1． 梯度法 [ ( , ) ] ( , ) ( , )[ ( , ) ]1 ( , )2 [ ( , ) ]