圖像的噪聲抑制(1)-資料下載頁(yè)
2025-04-30 22:58本頁(yè)面
【正文】 ? 當(dāng)然，所付出的代價(jià)是：算法的復(fù)雜度增加了。 對(duì)稱(chēng)近鄰平滑濾波器 —— 基本原理 ? 算法示意圖如下，從模板中的對(duì)稱(chēng)點(diǎn)中尋找與待處理像素相同區(qū)域的點(diǎn)。然后對(duì)選出的點(diǎn)做均值運(yùn)算。 1/4*（ a1+b1+c1+d2) a1 a2 b1 b2 c1 c2 d1 d2 最小方差平滑濾波器 —— 基本原理 ? 將屬于同一個(gè)區(qū)域的可能的相鄰關(guān)系以 9種模板表示出來(lái)，然后計(jì)算每個(gè)模板中的灰度分布方差，以方差最小的那個(gè)模板的均值替代原像素值。 最小方差平滑濾波器 —— 模板結(jié)構(gòu) ? 模板如下：本例在第 2和第 6中選擇一個(gè)方差小的。 3 1 2 4 5 6 7 8 9 Sigma平滑濾波器 —— 基本原理 ? 根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)學(xué)的原理，屬于同一類(lèi)別的元素的置信區(qū)間，落在均值附近 177。 2σ 范圍之內(nèi)。 ? Sigma濾波器是構(gòu)造一個(gè)模板，計(jì)算模板的標(biāo)準(zhǔn)差 σ，置信區(qū)間為當(dāng)前像素值的 177。 2σ范圍。 ? 將模板中落在置信范圍內(nèi)的像素的均值替換原來(lái)的像素值。 Sigma平滑濾波器 —— 例題 ? 如下，是一個(gè) 5*5的模板。 1 1 3 4 5 2 1 4 5 5 2 3 5 4 5 3 2 3 3 2 4 5 4 1 1 σ = 置信區(qū)間為： [f(i,j)2σ, f(i,j)+2σ]=[,5+]=[,] 1 1 3 4 5 2 1 4 5 5 2 3 5 4 5 3 2 3 3 2 4 5 4 1 1 g(i,j) = 4邊界保持類(lèi)平滑濾波器 —— 總結(jié) ? 邊界保持類(lèi)平滑濾波器的核心是：盡可能地將平滑處理避開(kāi)兩個(gè)或多個(gè)不同區(qū)域進(jìn)行計(jì)算?？梢圆捎貌煌螤罱Y(jié)構(gòu)判別，也可以采用同類(lèi)相似的概念進(jìn)行判別。 畫(huà)面邊框保留效果
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