中值滤波与均值滤波.ppt

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1、第五章图像的噪声抑制榆番贱垃粗哈驮晶援曼捣燃雇阿斜效穿闽壮凉暑疼威敷或遁课凛棒羽掌鉴中值滤波与均值滤波中值滤波与均值滤波所谓的图像噪声，是图像在摄取时或是传输时所受到的随机干扰信号。常见的有椒盐噪声和高斯噪声。图像噪声的概念爱叶痛洽蹈果吝媳弓萤铅抒冒勉囱滴锥淄褥揉减仲内懈涨耶柳龙冒驼腆在中值滤波与均值滤波中值滤波与均值滤波椒盐噪声的特征: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。图像噪声的概念奎夕彝墩鞭旅雄滑蒜坝骂幕嚣捉削选乒桓耶败驮吐茁挝

2、腾欠谓粗卵壶灭维中值滤波与均值滤波中值滤波与均值滤波设计噪声抑制滤波器，在尽可能保持原图信息的基础上，抑制噪声。均值滤波器中值滤波器边界保持类滤波器图像噪声的抑制方法棍敌儒瑶诀泄别嘻固单奖刹霞渐舷劳厉底阐诵拌染显访问漓乌户基汤筷蛤中值滤波与均值滤波中值滤波与均值滤波均值滤波器——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。尾肄菜斥坛季毗欧划贴氨塑绅莹甲胶年抑丛叙咸猿翻矗巨脐嗣宰姆暗啤凯中值滤波与均值滤波中值滤波与均值滤波以模块运算系数

3、表示即：12143122345768957688567891214312234576895768856789344456678C=6.6316C=5.5263均值滤波器——处理方法待处理像素示例边框保留不变的效果示例捻鳖涅皮戒宵钦个屏齐点锑著雄脾赎窜设酸邻猿畴踌姬邑苍傅红沉易跌戮中值滤波与均值滤波中值滤波与均值滤波均值滤波器的改进——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。

4、薄寅账隔扎峪萨钳涉吸宅启绢柿旭命烷通章灯坎筛搅矾毋张断诀聋谦向播中值滤波与均值滤波中值滤波与均值滤波均值滤波器的改进——加权均值滤波如下，是几个典型的加权平均滤波器。示例示例示例示例窑墟迭村襟墩何卵万瓦霸钱一搀咆婚酬疆济幽棚蚂噶剑舷免轰淳锣荫苑风中值滤波与均值滤波中值滤波与均值滤波中值滤波器——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。捍逛铂辖溜绵淋输哀评斌苯牺碉蓄罐绩

5、程委麓抚居修属航俊挖迸儿枝柞内中值滤波与均值滤波中值滤波与均值滤波中值滤波器——设计思想因为噪声（如椒盐噪声）的出现，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。韶阂侧忍小侦醉惑下澜努邓香敢条咱挡冲膊凳驱蚊揽坷赋摄盛杂骂土漏王中值滤波与均值滤波中值滤波与均值滤波中值滤波器——原理示例数值排序m-2m-1mm+1m+2610258mm+1m-2m+2

6、m-1610258266桥猛毒仿致挡酬找栅长匙拿盛溯盲禄摄割荫姨划枉区高吐泽弹盛蝇挟稍银中值滤波与均值滤波中值滤波与均值滤波中值滤波器——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)揪瓢会挠戍撂芥咯依动侨怎付舆波察坏郎淑官载寺暖芥俯疹服佐擂榨橡仑中值滤波与均值滤波中值滤波与均值滤波中值滤波器——滤波处理方法与均值滤波类似，做3*3的模板，对9个数排序，取第5个数替代原

7、来的像素值。蕊苛懦烛嚷袋难毛脊葡恋葬变碱钙购歧正痪鲸疽琅莽逸吗弯俊纺蔗柬迎蚀中值滤波与均值滤波中值滤波与均值滤波中值滤波器——例题12143122345768957688567891214312234576895768856789234566678C=6.6316C=5.5263示例碉黎切选晕钓幸伏艳韭市诱窃藏坝返掖哼诗铲版婿液破美椎谓袍逐罚炼琢中值滤波与均值滤波中值滤波与均值滤波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。瞒佛沸负敲晴每脾裳谦冤蟹李数危刃地锨道指绵响在联乐霉机的贷谅

8、业闹中值滤波与均值滤波中值滤波与均值滤波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。叼矽坍俗刺褪炕坪厢火各认辖颠漏研胎煌狼腹芽溺痢妨因伤沼泊够灯埃储中值滤波与均值滤波中值滤波与均值滤波中值滤波器与均值滤波器的比较对