圖像濾波ppt課件-文庫(kù)吧資料
2025-05-09 18:50本頁面
【正文】 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。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。 42 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}。 中值濾波38 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。 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。34 圖像平滑216。對(duì)于包含有尖頂物體的圖像， 用十字形窗口。 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）。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。252。 中值濾波252。 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。 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。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。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。30 圖像平滑216。 均值濾波216。其表達(dá)式為 :28 圖像平滑216。即將原圖像灰度值 f (x,y)與濾波結(jié)果值 g(x,y)之差的絕對(duì)值與選定的閾值進(jìn)行比較，根據(jù)比較結(jié)果確定像素 (x, y)的最后值。 均值濾波252。 均值濾波a. 大小為 500500象素的原圖像bf. 用大小為 3， 5， 9， 15， 35的方形均值濾波模板平滑的結(jié)果 26 圖像平滑216。缺點(diǎn) ：降低噪聲的同時(shí)造成圖像模糊，特別是對(duì)圖像的邊緣和細(xì)節(jié)削弱很多；隨著鄰域范圍的擴(kuò)大，去噪能力增強(qiáng)的同時(shí)模糊程度越加嚴(yán)重。 均值濾波252。左圖，電視截屏圖像，受電視掃描條帶的影響。主要優(yōu)點(diǎn) ：均值濾波算法簡(jiǎn)單，計(jì)算速度快252。33Box模板平滑處理示意圖23 圖像平滑216。 均值濾波(m1,n1) (m1,n) (m1,n+1)(m,n1) (m,n) (m,n+1)(m+1,n1) (m+1,n) (m+1,n+1) 例如，對(duì)圖像采用 33的均值濾波，對(duì)于像素（ m， n），其鄰域像素如下：則有：22 圖像平滑216。為了避免中心像素值過高影響平均值升高，在運(yùn)算時(shí)可不取中心值，用周圍的八個(gè)像素進(jìn)行計(jì)算 (圖 (b) )。 均值濾波252。 均值濾波252。常用的鄰域有 4鄰域和 8鄰域。 252。252。252。對(duì)于每個(gè)像素，取鄰域像素值的平均作為該像素的新值。 均值濾波252。 ? 其次，是計(jì)算出來的像素值的動(dòng)態(tài)范圍問題， 對(duì)此可簡(jiǎn)單地將其值置為 0或 255即可。 解決這個(gè)問題可以采用兩種簡(jiǎn)單方法： 一種方法是忽略圖像邊界數(shù)據(jù)， 另一種方法是在圖像四周復(fù)制原圖像邊界像素的值 ，從而使卷積核懸掛在圖像四周時(shí)可以進(jìn)行正常的計(jì)算。 16 圖像平滑 在模板或卷積的加權(quán)運(yùn)算中，還存在一些具體問題需要解決：首先是圖像邊界問題，當(dāng)在圖像上移動(dòng)模板（卷積核）至圖像的邊界時(shí)，在原圖像中找不到與卷積核中的加權(quán)系數(shù)相對(duì)應(yīng)的 9個(gè)像素，即卷積核懸掛在圖像緩沖區(qū)的邊界上， 這種現(xiàn)象在圖像的上下左右四個(gè)邊 界上均會(huì)出現(xiàn)。 卷積核中的元素稱作加權(quán)系數(shù)（亦稱為卷積系數(shù)）， 卷積核中的系數(shù)大小及排列順序， 決定了對(duì)圖像進(jìn)行
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