中值滤波与均值滤波

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1、中值滤波与均值滤波的比较三旅一营第三组（黄酿、赵俊强、孟斌、李伟健、葛振东、郭兆阳、）主讲：毛东进一、信号噪声的概念二、图像噪声的抑制方法三、两种滤波方法的比较及改进一、信号噪声的概念噪声是不可预测的随机信号，通常采用概率统计方法对其进行分析。噪声影响图像处理的输入、采集、处理的各个环节以及输出结果的全过程。特别是在图像的采集和输入阶段对噪声的抑制是十分关键的问题，若输入伴有较大的噪声，必然影响处理全过程及输出的结果。一个良好的图像处理系统，不论是模拟处理还是数字处理，都把减少最前一级的噪声作为主攻目标。因此，噪声抑制对图像处理十分重要。4根据噪声产生

2、的来源，大致可以分为：外部噪声：是指从处理系统外来的影响，如天线干扰或电磁波从电源线窜入系统的噪声。内部噪声则有以下四种最常见形式。①由光和电的基本性质引起的噪声。例如电流可看作电子或空穴运动，这些粒子运动产生随机散粒噪声，导体中电子流动的热噪声，光量子运动的光量子噪声等。②由机械运动引起的噪声。例如，接头振动使电流不稳，磁头或磁带、磁盘抖动等。③元器件噪声。如光学底片的颗粒噪声，磁带、磁盘缺陷噪声，光盘的疵点噪声等。④系统内部电路的噪声。5噪声是随机量，可以从统计数学的观点来定义噪声。凡是统计特性不随时间变化的噪声称为平稳噪声，而统计特性随时间变化的

3、噪声称作非平稳噪声。以上各种类型的噪声反映在图像画面上，大致可以分为两种典型的图像噪声：椒盐噪声：噪声的幅值基本相同，但是噪声出现的位置是随机的。随机噪声：每一点都存在噪声，但噪声的幅值是随机的。随机噪声根据其幅值的概率密度函数，还可分成：高斯噪声、瑞利噪声5椒盐噪声的特征:出现位置是随机的，但噪声的幅值是基本相同的。高斯噪声的特征：出现在位置是一定的（每一点上），但噪声的幅值是随机的。我们生活中最常遇见的要数椒盐噪声和高斯噪声7椒盐噪声示例8高斯噪声示例设计噪声抑制滤波方法时，应尽可能保持原图信息的基础上，抑制噪声。最常见的8种滤波方式1、均值滤波器

4、2、中值滤波器3、高斯滤波4、KNN滤波5、高通滤波6、低通滤波（3*3）7、最大均值性平滑滤波8、梯度倒数加权滤波及低通滤波（5*5、7*7、9*9、11*11）二、图像噪声的抑制方法均值滤波器——原理在图像上，对待处理的像素给定一个模板，该模板包括了其周围的邻近像素。将模板中的全体像素的均值来替代原来的像素值的方法。以模块运算系数表示即：12143122345768957688567891214312234576895768856789344456678C=6.6316C=5.5263三、两种滤波方法的比较及改进（一）、均值滤波——处理方法待处理像

5、素示例边框保留不变的效果示例均值滤波的改进——加权均值滤波均值滤波器的缺点是，会使图像变的模糊，原因是它对所有的点都是同等对待，在将噪声点分摊的同时，将景物的边界点也分摊了。为了改善效果，就可采用加权平均的方式来构造滤波器。均值滤波的改进——加权均值滤波如下，是几个典型的加权平均滤波器。示例示例示例示例（二）、中值滤波——问题的提出虽然均值滤波器对噪声有抑制作用，但同时会使图像变得模糊。即使是加权均值滤波，改善的效果也是有限的。为了有效地改善这一状况，必须改换滤波器的设计思路，中值滤波就是一种有效的方法。中值滤波——设计思想因为噪声（如椒盐噪声）的出现

6、，使该点像素比周围的像素亮（暗）许多。如果在某个模板中，对像素进行由小到大排列的重新排列，那么最亮的或者是最暗的点一定被排在两侧。取模板中排在中间位置上的像素的灰度值替代待处理像素的值，就可以达到滤除噪声的目的。中值滤波——原理示例数值排序m-2m-1mm+1m+2610258mm+1m-2m+2m-1610258262中值滤波器——处理示例例：模板是一个1*5大小的一维模板。原图像为：22621244424处理后为：22(1,2,2,2,6)2(1,2,2,2,6)2(1,2,2,4,6)2244444(2,4,4)中值滤波——滤波处理方法与均值滤波

7、类似，做3*3的模板，对9个数排序，取第5个数替代原来的像素值。中值滤波——例题12143122345768957688567891214312234576895768856789234566678C=6.6316C=5.5263示例中值滤波器与均值滤波器的比较对于椒盐噪声，中值滤波效果比均值滤波效果好。中值滤波器与均值滤波器的比较原因：椒盐噪声是幅值近似相等但随机分布在不同位置上，图像中有干净点也有污染点。中值滤波是选择适当的点来替代污染点的值，所以处理效果好。因为噪声的均值不为0，所以均值滤波不能很好地去除噪声点。中值滤波器与均值滤波器的比较对于高

8、斯噪声，均值滤波效果比中值滤波效果好。中值滤波器与均值滤波器的比较原因：高斯噪声是幅值近似正态