噪聲抑制ppt課件-文庫吧資料
2025-05-09 18:24本頁面
【正文】 程度的抑制。3）將這 K個(gè)像素的灰度均值替換掉原來的像素值。12 K近鄰 (KNN)平滑濾波器算法1) 以待處理像素為中心，作一個(gè) m*m的作用模板。? 在模板中，分別選出 5個(gè)與點(diǎn) 1或點(diǎn) 2灰度值最相近的點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算，不影響 效果。 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(diǎn)與非邊界點(diǎn)。所以平滑處理會(huì)同時(shí)將邊界也處理了。 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。 （ 注意：實(shí)際上只能減弱，不能消除。 因?yàn)閳D像中的每點(diǎn)都是污染點(diǎn)，所中值濾波選不到合適的干凈點(diǎn)。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。 中值濾波是選擇適當(dāng)?shù)狞c(diǎn)來替代污染點(diǎn)的值，所以處理效果好。中值濾波器 與均值濾波器的比較?對于 椒鹽噪聲 ，中值濾波效果比均值濾波效果好。 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： 2 2(1,2,2,
教學(xué)課件相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1