數(shù)字圖像處理技術(shù)、圖像增強(qiáng)之噪聲抑制-在線瀏覽
2025-06-17 02:53本頁(yè)面
【正文】 器 —— 原理示例 數(shù)值排序 m2 m1 m m+1 m+2 6 10 2 5 8 m m+1 m 2 m+2 m 1 6 10 2 5 8 2 6 6 中值濾波器 —— 處理示例 例：模板是一個(gè) 1*5大小 的一維模板。 中值濾波器 —— 例題 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 3 4 5 6 6 7 示例 2 示例 1 中值濾波器與均值濾波器的比較 ? 對(duì)于 椒鹽噪聲 ，中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(lái)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(duì)于 高斯噪聲 ，均值濾波效果比中值濾波效果好。 ? 因?yàn)閳D像中的每點(diǎn)都是污染點(diǎn)，所以 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 噪聲 特點(diǎn) 方法 處理后圖像 椒鹽 分布隨機(jī) 幅值一定 均值 抑制噪聲，邊緣明顯模糊 中值 濾除噪聲，邊緣少許模糊 高斯 分布固定 幅值不定 均值 濾除噪聲，邊緣明顯模糊 中值 噪聲無(wú)法去除，邊緣也無(wú)模糊 邊界保持類平滑濾波器 ? 經(jīng)過(guò)平滑濾波處理之后，圖像就會(huì)變得模糊。 ? 而邊界點(diǎn)與噪聲點(diǎn)有一個(gè)共同的特點(diǎn)是，都具有灰度的躍變特性。 邊界保持類平滑濾波器 —— 設(shè)計(jì)思想 ? 為了解決圖像模糊問(wèn)題，一個(gè)自然的想法就是，在進(jìn)行平滑處理時(shí)，首先判別當(dāng)前像素是否為邊界上的點(diǎn) ，如果是，則不進(jìn)行平滑處理；如果不是，則進(jìn)行平滑處理。 ? 如圖所示，點(diǎn) 1是黃色區(qū)域的非邊界點(diǎn)，點(diǎn) 2是藍(lán)色區(qū)域的邊界點(diǎn)。 1 2 K近鄰 (KNN)平滑濾波器 —— 原理分析 ? 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，則不會(huì)出現(xiàn)兩個(gè)區(qū)域信息的混疊平均。
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