圖像濾波ppt課件(編輯修改稿)
2025-05-30 18:50 本頁面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 6。 均值濾波216。 加權(quán)平均模板法 ：Gaussian Filter : 數(shù)學(xué)含義：用不同的系數(shù)乘以像素，權(quán)值不同，像素的重要性不同 —— 該方法可以減小平滑處理中的模糊現(xiàn)象。30 圖像平滑216。 中值濾波252。中值濾波 是一種最常用的非線性平滑濾波器，它將窗口內(nèi)的所有像素值按大小排序后，取中值作為中心像素的新值。窗口的行列數(shù)一般取奇數(shù)。由于用中值替代了平均值，中值濾波在抑制噪聲的同時(shí)能夠有效地保留邊緣，減少模糊。31 圖像平滑216。 中值濾波 中值濾波原理 中值濾波就是用一個(gè) 奇數(shù)點(diǎn) 的 移動(dòng)窗口 ， 將窗口中心點(diǎn)的值用窗口內(nèi)各點(diǎn)的中值代替。假設(shè)窗口內(nèi)有五點(diǎn)，其值為 80、 90、 200、 110和 120， 那么此窗口內(nèi)各點(diǎn)的中值即為 110。 設(shè)有一個(gè)一維序列 f1, f2, …, fn， 取窗口長(zhǎng)度（點(diǎn)數(shù)）為 m（ m為奇數(shù)），對(duì)其進(jìn)行中值濾波，就是從輸入序列中相繼抽出 m個(gè)數(shù) fiv, …, fi1, fi, fi+1, …, fi+v（ 其中 fi為窗口中心點(diǎn)值， v=(m1)／ 2）， 再將這 m個(gè)點(diǎn)按其數(shù)值大小排序，取其序號(hào)為中心點(diǎn)的那個(gè)數(shù)作為濾波輸出。 用數(shù)學(xué)公式表示為 32 圖像平滑216。 中值濾波252。優(yōu)點(diǎn) ：對(duì)椒鹽噪聲的抑制效果好，在抑制隨機(jī)噪聲的同時(shí)能有效保護(hù)邊緣少受模糊。252。缺點(diǎn) ：對(duì)點(diǎn)、線等細(xì)節(jié)較多的圖像卻不太合適。二維中值濾波可由下式表示： 式中： A為窗口； {fij}為二維數(shù)據(jù)序列。 33 圖像平滑216。 中值濾波中值濾波器的窗口形狀可以有多種，如線狀、方形、十字形、圓形、菱形等（見圖）。 形狀的選擇： 對(duì)于有緩變的較長(zhǎng)輪廓線物體的圖像，采用方形或圓形窗口為宜。對(duì)于包含有尖頂物體的圖像， 用十字形窗口。窗口大小的選擇： 則以不超過圖像中最小有效物體的尺寸為宜。34 圖像平滑216。 中值濾波 圖 (a)為原圖像；圖 (b)為加椒鹽噪聲的圖像；圖 (c)和圖 (d)分別為 3 55模板進(jìn)行中值濾波的結(jié)果。 可見中值濾波法能有效削弱椒鹽噪聲，且比鄰域、超限像素平均法更有效。 35 圖像平滑216。 中值濾波混有椒鹽噪宙的 IKNOS圖像 中值濾波后的圖像 均值濾波后的圖像36 圖像平滑216。 中值濾波原始信號(hào) 均值濾波 中值濾波（ a） 階躍；（ b） 斜坡；（ c） 單脈沖；（ d） 雙脈沖；（ e） 三脈沖； （ f） 三角波 37 圖像平滑216。 中值濾波38 圖像平滑216。 中值濾波39 圖像平滑216。 中值濾波1） 對(duì)某些輸入信號(hào)中值濾波的不變性 對(duì)某些特定的輸入信號(hào)，如在窗口內(nèi)單調(diào)增加或單調(diào)減少的序列， 中值濾波輸出信號(hào)仍保持輸入信號(hào)不變，即： fin≤…≤ fi≤…≤ fi+n或 fin≥…≥ fi≥…≥ fi+n， 則 {yi}={fi}。 40 圖像平滑216。 中值濾波中值濾波不變性示例 (a) 原始圖像 (b) 中值濾波輸出 41 圖像平滑216。 中值濾波 2） 中值濾波去噪聲性能 對(duì)于零均值正態(tài)分布的噪聲輸入， 中值濾波輸出的噪聲方差 σ2med近似為 式中： σ2i為輸入噪聲功率（方差）， m為中值濾波窗口長(zhǎng)度（點(diǎn)數(shù)）， 為輸入噪聲均值， 為輸入噪聲密度函數(shù)。 42 圖像平滑216。 中值濾波而均值濾波的輸出噪聲方差 σ20為 可以看出， 中值濾波的輸出與輸入噪聲的密度分布有關(guān)。對(duì)隨機(jī)噪聲的抑制能力，中值濾波比平均值濾波要差一些。但對(duì)脈沖干擾， 特別是脈沖寬度小 于 m／ 相距較遠(yuǎn)的窄脈沖干擾，中值濾波的效果較好。 43 圖像銳化掃描線灰度漸變孤立點(diǎn)細(xì)線灰度躍變圖像細(xì)節(jié)的灰度分布特性平坦段 為了突出圖像中的地物邊緣、輪廓或線狀目標(biāo)，可以采用銳化的方法。銳化提高了邊緣與周圍像素之間的反差，因此也被稱為 邊緣增強(qiáng) 。平滑 通過積分過程使得圖像邊緣模糊， 圖像銳化 則通過微分使圖像邊緣突
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