噪聲抑制ppt課件(完整版)
【正文】 法的復(fù)雜度增加了。2）在模板中，選擇 K個與待處理像素的灰度差為最小的像素。而邊界點與噪聲點有一個共同的特點是，都具有灰度的躍變特性。 因為噪聲的均值不為 0，所以均值濾波不能很好地去除噪聲點。為了有效地改善這一狀況，必須尋找新的濾波器。第五章 圖像的噪聲抑制?所謂的圖像噪聲，是圖像在攝取時或是傳輸時所受到的 隨機干擾信號。中值濾波就是一種有效的方法。中值濾波器 與均值濾波器的比較?對于 高斯噪聲 ，均值濾波效果比均值濾波效果好。所以平滑處理會同時將邊界也處理了。3）將這 K個像素的灰度均值替換掉原來的像素值。? KNN濾波器因為有了邊界保持的作用，所以在去除椒鹽以及高斯噪聲時，對圖像景物的清晰度保持方面的效果非常明顯；? KNN濾波器的像素選擇，同時也使噪聲得到了最大程度的抑制。 K近鄰 (KNN)平滑濾波器? 邊界保持濾波器的核心是確定邊界點與非邊界點。 因為圖像中的每點都是污染點，所中值濾波選不到合適的干凈點。 中值濾波器數(shù)值排序m2 m1 m m+1 m+26 10 2 5 8m m+1 m 2 m+2 m 16 102 5 82 6 中值濾波器例：原圖像為： 2 2 6 2 1 2 4 4 4 2 4 處理后為：
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