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圖像濾波，將一幅原始圖像采用平均窗口對它進行濾波運算

來源：整理時間：2023-09-05 18:42:24 編輯：智能門戶手機版

本文目錄一覽

1，將一幅原始圖像采用平均窗口對它進行濾波運算
2，數(shù)字圖像處理的問題什么是空域濾波什么是頻域濾波區(qū)域的概念是什么
3，圖像濾波技術(shù)的原理具體的應(yīng)用在哪些方面
4，怎樣用matlab進行圖像濾波處理
5，圖像濾波的介紹
6，圖像降噪和圖像濾波的區(qū)別是什么

1，將一幅原始圖像采用平均窗口對它進行濾波運算

就對于同一圖像而言，濾波窗口M×M中其中M值越大圖片越模糊同時去噪效果則越好?？傮w來說經(jīng)過試驗一般中值濾波效果比均值濾波效果好一點。

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將一幅原始圖像采用平均窗口對它進行濾波運算

2，數(shù)字圖像處理的問題什么是空域濾波什么是頻域濾波區(qū)域的概念是什么

空域是指圖像平面本身，空域濾波這類方法直接對圖像的像素進行處理。頻域濾波是變換域濾波的一種，它是指將圖像進行變換后（頻域是指經(jīng)過傅里葉變換之后），在變換域中對圖像的變換系數(shù)進行處理（濾波），處理完畢后再進行逆變換，獲得濾波后的圖像。目前使用最多的變換方法是傅里葉變換和小波變換。

數(shù)字圖像處理的問題什么是空域濾波什么是頻域濾波區(qū)域的概念是什么

3，圖像濾波技術(shù)的原理具體的應(yīng)用在哪些方面

圖像銳化去噪什么的

將周圍4鄰域或8鄰域或16鄰域的像素加起來除以總個數(shù)，得到的數(shù)值賦給當(dāng)前位置，這樣就是低通濾波了。然后也可以加權(quán)重，或者使用更大范圍的面積進行運算(越大越慢，可以尋找程序上的快速實現(xiàn)，比如堆棧形式的獲取數(shù)據(jù)方法)看岡薩雷斯的數(shù)字圖像處理

圖像濾波技術(shù)的原理具體的應(yīng)用在哪些方面

4，怎樣用matlab進行圖像濾波處理

1、打開軟件，讀入圖片。2、分別建立3*3高斯濾波模板和平均濾波模板，并對加噪的圖片進行濾波處理。顯示原圖、加噪后的圖片和分別用高斯、平均模板濾波后的圖片。3、圖片結(jié)果如圖，可以看出平均模板濾波后噪聲十分明顯，高斯模板濾波后噪聲影響相對較小，但也很容易看出。4、使用中值濾波對圖片進行處理，并顯示處理后的圖像。5、從圖片可以看出，中值濾波后的圖像基本上看不出來噪聲的影響。完成保存就可以了。

fftshift(fft2(圖片))后將你需要濾除的頻率置0后再ifft2(ifftshift(矩陣))

5，圖像濾波的介紹

圖像濾波，即在盡量保留圖像細(xì)節(jié)特征的條件下對目標(biāo)圖像的噪聲進行抑制，是圖像預(yù)處理中不可缺少的操作，其處理效果的好壞將直接影響到后續(xù)圖像處理和分析的有效性和可靠性。

圖像濾波由于成像系統(tǒng)、傳輸介質(zhì)和記錄設(shè)備等的不完善，數(shù)字圖像在其形成、傳輸記錄過程中往往會受到多種噪聲的污染。另外，在圖像處理的某些環(huán)節(jié)當(dāng)輸入的像對象并不如預(yù)想時也會在結(jié)果圖像中引入噪聲。這些噪聲在圖像上常表現(xiàn)為一引起較強視覺效果的孤立像素點或像素塊。一般，噪聲信號與要研究的對象不相關(guān)它以無用的信息形式出現(xiàn)，擾亂圖像的可觀測信息。對于數(shù)字圖像信號，噪聲表為或大或小的極值，這些極值通過加減作用于圖像像素的真實灰度值上，對圖像造成亮、暗點干擾，極大降低了圖像質(zhì)量，影響圖像復(fù)原、分割、特征提取、圖像識別等后繼工作的進行。要構(gòu)造一種有效抑制噪聲的濾波器必須考慮兩個基本問題：能有效地去除目標(biāo)和背景中的噪聲;同時，能很好地保護圖像目標(biāo)的形狀、大小及特定的幾何和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特征。

6，圖像降噪和圖像濾波的區(qū)別是什么

圖像降噪和圖像濾波的區(qū)別在于前者是去除無序信號，后者是除去不需要的信號。

圖像降噪是圖像處理中的專業(yè)術(shù)語。在現(xiàn)實生活中，我們看到的數(shù)字圖像，在數(shù)字化和傳輸過程中由于常受到成像設(shè)備與外部環(huán)境噪聲干擾等影響，把這些圖像稱為含噪圖像或者叫噪聲圖像。減少數(shù)字圖像中噪聲的過程稱為圖像降噪,有時候又稱為圖像去噪。圖像濾波就是在盡量保留圖像細(xì)節(jié)特征的條件下，對目標(biāo)圖像的噪聲進行抑制，是圖像預(yù)處理中不可缺少的操作，其處理效果的好壞將直接影響到后續(xù)圖像處理和分析的有效性和可靠性。圖像濾波是圖像降噪的方法，圖像降噪有很多方法，主要有：1、均值濾波器此法適用于去除通過掃描得到的圖象中的顆粒噪聲。領(lǐng)域平均法能夠有力地抑制噪聲,同時也由于平均而引起了模糊現(xiàn)象,模糊程度與鄰域半徑成正比。幾何均值濾波器所達到的平滑度可以與算術(shù)均值濾波器相比,但在濾波過程中會丟失更少的圖象細(xì)節(jié)。諧波均值濾波器對“鹽”噪聲效果更好,但是不適用于“胡椒”噪聲。它善于處理像高斯噪聲那樣的其他噪聲。逆諧波均值濾波器更適合于處理脈沖噪聲,但它有個缺點,就是必須要知道噪聲是暗噪聲還是亮噪聲,以便于選擇合適的濾波器階數(shù)符號,如果階數(shù)的符號選擇錯了可能會引起災(zāi)難性的后果。2、自適應(yīng)維納濾波器它能根據(jù)圖象的局部方差來調(diào)整濾波器的輸出,局部方差越大,濾波器的平滑作用越強。它的最終目標(biāo)是使恢復(fù)圖像f^(x,y)與原始圖像f(x,y)的均方誤差e2=e[(f(x,y)-f^(x,y)2]最小。該方法的濾波效果比均值濾波器效果要好,對保留圖像的邊緣和其他高頻部分很有用,不過計算量較大。維納濾波器對具有白噪聲的圖象濾波效果最佳。3、中值濾波器它是一種常用的非線性平滑濾波器,其基本原理是把數(shù)字圖像或數(shù)字序列中一點的值用該點的一個領(lǐng)域中各點值的中值代換。其主要功能是讓周圍象素灰度值的差比較大的像素改取與周圍的像素值接近的值，從而可以消除孤立的噪聲點。所以中值濾波對于濾除圖像的椒鹽噪聲非常有效。4、形態(tài)學(xué)噪聲濾除器此方法適用的圖像類型是圖象中的對象尺寸都比較大,且沒有細(xì)小的細(xì)節(jié)。它將開啟和閉合結(jié)合起來來濾除噪聲，先對有噪聲圖象進行開啟操作,可選擇結(jié)構(gòu)要素矩陣比噪聲的尺寸大,因而開啟的結(jié)果是將背景上的噪聲去除。最后是對前一步得到的圖象進行閉合操作,將圖象上的噪聲去掉。5、小波去噪這種方法保留了大部分包含信號的小波系數(shù),因此可以較好地保持圖象細(xì)節(jié)。小波分析進行圖像去噪主要有3個步驟:(1)對圖象信號進行小波分解。(2)對經(jīng)過層次分解后的高頻系數(shù)進行閾值量化。(3)利用二維小波重構(gòu)圖象信號。

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