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[资料] 图像噪声的抑制——均值滤波、中值滤波、对称均值滤波

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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2016-9-27 15:43:14 | 显示全部楼层 |阅读模式

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    概述

    噪声对图像处理的影响很大,它影响图像处理的输入、采集和处理等各个环节以及输出结果。因此,在进行其它的图像处理前,需要对图像进行去噪处理。

    从统计学的观点来看,凡是统计特征不随时间变化的噪声称为平稳噪声,而统计特征随时间变化的噪声称为非平稳噪声。幅值基本相同,但是噪声出现的位置是随机的,称为椒盐噪声;如果噪声的幅值是随机的,根据幅值大小的分布,有高斯型和瑞利型两种,分别称为高斯噪声瑞利噪声。由于去除噪声处理的原理和方法很多,这里只给出了简单的描述和我自己已实现的几种方法的java源代码。

    常见的去噪处理有均值滤波,中值滤波,灰度最小方差均值滤波,K近邻平滑滤波,对称近邻均值滤波,西戈玛平滑滤波等。

    均值滤波定义

    均值滤波方法是,对待处理的当前像素,选择一个模板,该模板为其邻近的若干个像素组成,用模板的均值来替代原像素的值的方法。

    1352113236_2958.jpg

    如下图,1~8为(x,y)的邻近像素。

    1352112942_6077.jpg

    权系数矩阵模板 1352112966_5641.jpg

    g = (f(x-1,y-1) + f(x,y-1)+ f(x+1,y-1) + f(x-1,y) + f(x,y) + f(x+1,y)  + f(x-1,y+1) + f(x,y+1) + f(x+1,y+1))/9

    方法优缺点

    优点:算法简单,计算速度快;

    缺点:降低噪声的同时使图像产生模糊,特别是景物的边缘和细节部分。


    中值滤波
    定义

    中值滤波方法是,对待处理的当前像素,选择一个模板,该模板为其邻近的若干个像素组成,对模板的像素由小到大进行排序,再用模板的中值来替代原像素的值的方法。

    权系数矩阵模板 1352113042_4130.jpg

    g = median[(x-1,y-1) + f(x,y-1)+ f(x+1,y-1)  + f(x-1,y) + f(x,y) + f(x+1,y)  + f(x-1,y+1) + f(x,y+1) + f(x+1,y+1)]


    优缺点

    优点:抑制效果很好,画面的清析度基本保持;

    缺点:对高斯噪声的抑制效果不是很好。


    对称近邻均值滤波
    定义

    对称近邻(SNN:Symmetric Nearest Neighbor)均值滤波的核心思想是,在一个局部范围内,通过几对对称点像素的比较,获得相对区域及不同区域的差别,然后将均值计算在所判定的同一个区域内进行,这样可以使边界的保持更加灵活的同时又降低计算。

    设一个(2N+1)*(2N+1)的模板,则有2N*(2N+1)个对称点,2N*(2N+1)个选择点的像素均值代替原像素值,如下:

    1352117376_1530.jpg

    优缺点

    使边界的保持更加灵活的同时又降低计算。

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    开心
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    [LV.3]偶尔看看II

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    发表于 2017-7-25 20:52:03 | 显示全部楼层
    你是研究算法的吗?大部分都不想

    1.发帖求助前要善用论坛搜索功能,那里可能会有你要找的答案;

    2.提问请组织好自己的逻辑,标题注明大概是什么问题,问题内容写详细,需提供问题症状、错误代码、截图、位置等等信息,不要让别人去猜你想问啥;

    3.如果你在论坛求助问题,并且已经从坛友或者管理的回复中解决了问题,请把帖子分类或者标题前面加上【已解决】

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