數(shù)字圖像處理技術(shù)、圖像增強(qiáng)之噪聲抑制(編輯修改稿)
2025-05-27 02:53 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 8 5 6 7 8 9 1 2 1 4 3 1 2 2 3 4 5 7 6 8 9 5 7 6 8 8 5 6 7 8 9 3 4 5 6 6 7 示例 2 示例 1 中值濾波器與均值濾波器的比較 ? 對(duì)于 椒鹽噪聲 ，中值濾波效果比均值濾波效果好。 中值濾波器與均值濾波器的比較 ? 原因： ? 椒鹽噪聲是幅值近似相等但隨機(jī)分布在不同位置上，圖像中 有干凈點(diǎn)也有污染點(diǎn) 。 ? 中值濾波 是選擇適當(dāng)?shù)狞c(diǎn)來(lái)替代污染點(diǎn)的值，所以處理效果好。 ? 因?yàn)樵肼暤木挡粸?0，所以 均值濾波 不能很好地去除噪聲點(diǎn)。 中值濾波器與均值濾波器的比較 ? 對(duì)于 高斯噪聲 ，均值濾波效果比中值濾波效果好。 中值濾波器與均值濾波器的比較 ? 原因： ? 高斯噪聲是幅值近似正態(tài)分布，但 分布在每點(diǎn) 像素上。 ? 因?yàn)閳D像中的每點(diǎn)都是污染點(diǎn)，所以 中值濾波 選不到合適的干凈點(diǎn)。 ? 因?yàn)檎龖B(tài)分布的均值為 0，所以 均值濾波 可以消除噪聲。 中值濾波器與均值濾波器的比較 噪聲 特點(diǎn) 方法 處理后圖像 椒鹽 分布隨機(jī) 幅值一定 均值 抑制噪聲，邊緣明顯模糊 中值 濾除噪聲，邊緣少許模糊 高斯 分布固定 幅值不定 均值 濾除噪聲，邊緣明顯模糊 中值 噪聲無(wú)法去除，邊緣也無(wú)模糊 邊界保持類平滑濾波器 ? 經(jīng)過(guò)平滑濾波處理之后，圖像就會(huì)變得模糊。 ? 分析原因，在圖像上的景物之所以可以辨認(rèn)清楚是因?yàn)槟繕?biāo)物之間存在邊界。 ? 而邊界點(diǎn)與噪聲點(diǎn)有一個(gè)共同的特點(diǎn)是，都具有灰度的躍變特性。所以平滑處理會(huì)同時(shí)將邊界也處理了。 邊界保持類平滑濾波器 —— 設(shè)計(jì)思想 ? 為了解決圖像模糊問(wèn)題，一個(gè)自然的想法就是，在進(jìn)行平滑處理時(shí)，首先判別當(dāng)前像素是否為邊界上的點(diǎn) ，如果是，則不進(jìn)行平滑處理；如果不是，則進(jìn)行平滑處理。 K近鄰 (KNN)平滑濾波器 —— 原理分析 ? 邊界保持濾波器的核心是確定邊界點(diǎn)與非邊界點(diǎn)。 ? 如圖所示，
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