圖像增強2-平滑濾波(留存版)

　　

【正文】 ??????????1111211111012H???????????1212421211613H???????????111101111814H圖像平滑 概念 基本方法 二、 非線性平滑濾波 ? 邏輯的、幾何的、代數的非線性濾波器 ? 基于集合的、基于形狀的、基于排序的 ? 原理及優缺點 ? 中值濾波與平均值濾波的比較 ? 二維中值濾波 ? 復合型中值濾波 中值濾波 圖像平滑 概念 基本方法 中值濾波原理 ? 中值濾波： 是對一個 奇數點 滑動窗口內的像素灰度值排序，用中值代替窗口中心像素的原來灰度值。 圖像平滑 概念 基本方法 平滑方法實驗 圖 424所示的平滑實驗表明： 算術平均平滑對含有高斯噪聲的圖像有效； 而中值濾波對含有椒鹽噪聲圖像的去噪聲效果較好 。 鄰域平均法主要優缺點 : 圖像平滑 概念 基本方法 圖 圖像的領域平均法 (a) 原始圖像 (b) 鄰域平均后的結果 鄰域平均法的改進 為克服簡單局部平均法的弊病，目前已提出許多保邊緣、細節的局部平滑算法。 P 2 ＋H 3 ④ 系統內部設備電路所引起的噪聲。 圖像噪聲 概述 分類 特點 ２、圖像噪聲分類 一． 按其產生的原因可分為： 外部噪聲 和 內部噪聲。 ????????????1111*1111191圖像平滑 概念 基本方法 基本概念 卷積核： 即模板運算中的模板 。 ? Box模板： 指模板中所有系數都取相同值的模板。 二維中值濾波可由下式表示： }{ ijAijfM e dy ?式中： A為窗口； {fij}為二維數據序列。 ( a ) ( b ) ( c ) ( d ) ( e ) ( f ) 圖 (a)為原圖像；圖 (b)為加椒鹽噪聲的圖像；圖 (c)和圖 (d)分別為 3 5 5模板進行中值濾波的結果。 ? 鄰域平均法的思想 :通過一點和鄰域內像素點求平均來去除突變的像