圖像處理與圖像識別第5章噪聲抑制-資料下載頁
2025-04-30 23:59本頁面
【正文】 算法 1) 以待處理像素為中心，作一個 m*m的作用模板。 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。 3）將這 K個像素的灰度均值（中值）替換掉原來的像素值。 ? 由此，獲得 KNN均值濾波 的結果和 KNN中值濾波的結果。 KNN平滑濾波例題 例： 3*3模板， k=5 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 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 6 71,1,2,2,2 1,2,2,2,32,3,3,4,45,6,6,7,7 6,6,7, ,86,8,8,8,96,6,6,7,8,8,8,8 作 業(yè) （共 1題） 1. 已知圖像為： 請對其進行邊界保持的中值和均值濾波，并判斷哪一點為噪聲點。（用 3*3模板，取 k=5） ?????????????????????02793222506111278016210010739101012547120220220225551f
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