首頁(yè) > 資訊 > 經(jīng)驗(yàn) > 中值濾波器，數(shù)字圖像處理中中值濾波的理解謝謝

中值濾波器，數(shù)字圖像處理中中值濾波的理解謝謝

來(lái)源：整理時(shí)間：2023-08-15 07:55:06 編輯：智能門戶手機(jī)版

本文目錄一覽

1，數(shù)字圖像處理中中值濾波的理解謝謝
2，遙感數(shù)字圖像處理均值平滑和中值濾波
3，中值濾波算法處理數(shù)字圖像去除椒鹽噪聲圖像變清晰次數(shù)越多
4，如何用visual studio 的C寫中值濾波器
5，自適應(yīng)中值濾波原理中一句話沒(méi)看懂
6，用中值濾波器對(duì)椒鹽噪聲的消除matlab說(shuō)說(shuō)具體步驟例子

1，數(shù)字圖像處理中中值濾波的理解謝謝

如果窗口中有奇數(shù)個(gè)元素，中值取元素按灰度值大小排序后的中間元素灰度值;如果窗口中有偶數(shù)個(gè)元素，中值取元素按灰度值大小排序后，中間兩個(gè)元素灰度的平均值。

數(shù)字圖像處理中中值濾波的理解謝謝

2，遙感數(shù)字圖像處理均值平滑和中值濾波

這是圖像濾波、平滑的問(wèn)題處理方式。一般使用模板進(jìn)行平滑的時(shí)候，因?yàn)槟０灞旧硎怯写笮〉乃赃吘壍牡胤教幚聿坏?。邊緣一般忽略掉或是采用加行加列的方式。比?*3模板加一行，5*5加兩行。注意加行和列的時(shí)候不是同時(shí)加的，總有先后，所以5*5加一行變成6*5，再加一列變成6*6，就是這樣，希望能幫到你。

中均值濾波、中值濾波屬于空間域?yàn)V波，即對(duì)二維空間上的濾波，頻率域?yàn)V波是基于傅里葉（或者小波）變換的頻域空間濾波。實(shí)際空域額度中值濾波效果就類似頻域的低通濾波。

遙感數(shù)字圖像處理均值平滑和中值濾波

3，中值濾波算法處理數(shù)字圖像去除椒鹽噪聲圖像變清晰次數(shù)越多

中值濾波是非線性的，這個(gè)過(guò)程不可逆，如果你非常了解中值濾波的原理，應(yīng)該是知道的。要是真的想要返回去的話，可以試一下為每次中值濾波后的數(shù)據(jù)開(kāi)辟新的內(nèi)存，想返回的話就從內(nèi)存中提取前一步的數(shù)據(jù)。

均值濾波器是一種最常用的線性低通平滑濾波器，可抑制圖像中的加性噪聲，但同時(shí)也使圖像變得模糊；中值濾波器是一種最常用的非線性平滑濾波器，可消除圖像中孤立的噪聲點(diǎn)，又可產(chǎn)生較少的模糊。一般情況下中值濾波的效果要比鄰域平均處理的低通濾波效果好，主要特點(diǎn)是濾波后圖像中的輪廓比較清晰。因此，濾除圖像中的椒鹽噪聲采用中值濾波。

中值濾波算法處理數(shù)字圖像去除椒鹽噪聲圖像變清晰次數(shù)越多

4，如何用visual studio 的C寫中值濾波器

使用visual studio 2010編寫一個(gè)c++程序：1、創(chuàng)建項(xiàng)目，可以通過(guò)菜單：文件-新建-項(xiàng)目；也可以通過(guò)工具欄點(diǎn)擊新建項(xiàng)目進(jìn)行創(chuàng)建。這里點(diǎn)擊起始頁(yè)面上面的新建項(xiàng)目：2、點(diǎn)擊之后進(jìn)入新建項(xiàng)目向?qū)В?、上面選擇Win32控制臺(tái)應(yīng)用程序，名稱中輸入HelloWorld點(diǎn)確定，至于是否為解決方案創(chuàng)建目錄我們暫時(shí)不管，那主要區(qū)別在于解決方案是否和項(xiàng)目文件在同一目錄。4、接下來(lái)進(jìn)入創(chuàng)建頁(yè)面，在Win32應(yīng)用程序向?qū)У牡谝粋€(gè)頁(yè)面直接點(diǎn)下一步即可：5、下個(gè)頁(yè)面記得選擇空項(xiàng)目，因?yàn)椴恍枰A(yù)編譯頭：6、點(diǎn)擊完成。這時(shí)候一個(gè)空的項(xiàng)目編譯成功了，不妨編譯一些試試。點(diǎn)擊剛才添加的生成工具欄的生成按鈕:7、添加代碼：8、在向?qū)е羞x擇代碼、C++文件(.cpp)，名稱輸入Main，確定。9、輸入最簡(jiǎn)單的幾行代碼，然后編譯它：10、用Ctrl+F5或者點(diǎn)那個(gè)空心三角形運(yùn)行結(jié)果：

同問(wèn)。。。

5，自適應(yīng)中值濾波原理中一句話沒(méi)看懂

該算法的設(shè)計(jì)意圖是要實(shí)現(xiàn)3個(gè)目的：①去除椒鹽噪聲；②平滑其它非脈沖噪聲；③減少物體邊界細(xì)化或粗化的失真。Zmin和Zmax和在算法統(tǒng)計(jì)上，認(rèn)為是類脈沖噪聲分量，既使它們不是圖像中的最大值或最小值。進(jìn)程A的目的是確定中值濾波器的輸出Zmed，是否是一個(gè)脈沖（黑或白）。如果條件Zmin<Zmed<Zmax有效，則根據(jù)前節(jié)提到的原因，Zmed不可能是脈沖。這種情況下，轉(zhuǎn)到進(jìn)程B，檢驗(yàn)窗口Sxy的中心點(diǎn)Zxy（即錨點(diǎn)）是否是一個(gè)脈沖。如果滿足條件，就不是脈沖，原因與前同。這時(shí)，算法輸出一個(gè)未修改的像素值Zxy。通過(guò)不修改這些“中間灰度級(jí)”的點(diǎn)，減少圖像中的失真。如果Zmin<Zxy<Zmax為假，則Zxy=Zmin或Zxy=Zmax。在任何一種情況下，像素值都是一個(gè)極端值，且算法輸出中值Zmed，從進(jìn)程A可知Zmed不是脈沖噪聲。最后一步是執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)的中值濾波。問(wèn)題是，標(biāo)準(zhǔn)中值濾波器使用圖像中相應(yīng)鄰域的中值代替圖像中的每一點(diǎn)，這會(huì)引起不必要的細(xì)節(jié)損失。繼續(xù)上面的說(shuō)明，假設(shè)進(jìn)程A確實(shí)找到了一個(gè)脈沖（若不是，則轉(zhuǎn)到進(jìn)程B），算法會(huì)增大窗口尺寸，并重復(fù)進(jìn)程A。該循環(huán)會(huì)一直繼續(xù)，直到算法找到一個(gè)非脈沖的中值，并轉(zhuǎn)到進(jìn)程B。如果循環(huán)中窗口達(dá)到了最大尺寸，則算法會(huì)返回值Zmed。注意，這并不能保證該值不是脈沖。噪聲的概率Pa或Pb越小，或者在Sxy允許的范圍內(nèi)越大，退出條件也就越難滿足。這是合理的，隨著脈沖密度的增大，我們會(huì)需要更大的窗口來(lái)消除尖峰噪聲。算法沒(méi)輸出一個(gè)值，窗口Sxy就被移動(dòng)到圖像中的下一個(gè)位置。然后，算法重新初始化并應(yīng)用到新位置的像素。僅使用新像素就可以反復(fù)更新中值，因而減少了計(jì)算開(kāi)銷。

有可能中值等于最大值或者最小值，這時(shí)候就判定為噪聲。

均值濾波：是把每個(gè)像素都用周圍的8個(gè)像素來(lái)做均值操作，幅值近似相等且隨機(jī)分布在不同位置上，這樣可以平滑圖像，速度較快，算法簡(jiǎn)單。但是無(wú)法去掉噪聲，只能微弱的減弱它。中值濾波：常用的非線性濾波方法 ,也是圖像處理技術(shù)中最常用的預(yù)處理技術(shù)

6，用中值濾波器對(duì)椒鹽噪聲的消除matlab說(shuō)說(shuō)具體步驟例子

圖像降噪是圖像處理中的專業(yè)術(shù)語(yǔ)。在現(xiàn)實(shí)生活中，我們看到的數(shù)字圖像，在數(shù)字化和傳輸過(guò)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(guò)程稱為圖像降噪,有時(shí)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(duì)目標(biāo)圖像的噪聲進(jìn)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(guò)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(shí)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(dá)到的平滑度可以與算術(shù)均值濾波器相比,但在濾波過(guò)程中會(huì)丟失更少的圖象細(xì)節(jié)。諧波均值濾波器對(duì)“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(gè)缺點(diǎn),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(hào),如果階數(shù)的符號(hào)選擇錯(cuò)了可能會(huì)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(lái)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(qiáng)。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(duì)保留圖像的邊緣和其他高頻部分很有用,不過(guò)計(jì)算量較大。維納濾波器對(duì)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(diǎn)的值用該點(diǎn)的一個(gè)領(lǐng)域中各點(diǎn)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(diǎn)。所以中值濾波對(duì)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(duì)象尺寸都比較大,且沒(méi)有細(xì)小的細(xì)節(jié)。它將開(kāi)啟和閉合結(jié)合起來(lái)來(lái)濾除噪聲，先對(duì)有噪聲圖象進(jìn)行開(kāi)啟操作,可選擇結(jié)構(gòu)要素矩陣比噪聲的尺寸大,因而開(kāi)啟的結(jié)果是將背景上的噪聲去除。最后是對(duì)前一步得到的圖象進(jìn)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(hào)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(jìn)行圖像去噪主要有3個(gè)步驟:(1)對(duì)圖象信號(hào)進(jìn)行小波分解。(2)對(duì)經(jīng)過(guò)層次分解后的高頻系數(shù)進(jìn)行閾值量化。(3)利用二維小波重構(gòu)圖象信號(hào)。

文章TAG：中值濾波器數(shù)字圖像處理中中值濾波的理解謝謝