中值滤波原理(共3页).docx
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1、精选优质文档-倾情为你奉上滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术,中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替,让周围的值接近的真实值,从而消除孤立的噪声点。方法是用某种结构的二维滑动模板,将板内按照像素值的大小进行排序,生成单调上升(或下降)的为二维数据序列。二维滤波输出为g(x,y)=medf(x-k,y-l),(k,lW) ,其中,f(x,y),g(x,y)分别为原始图像和处理后图像。W为二维模板,通常为2*2,3*3区域,也可以是不同的的形状,如线状,圆形,十字形,圆环形等。高斯滤波 高斯滤波实质上是一种信号的滤波器,其用
2、途是信号的平滑处理,我们知道数字图像用于后期应用,其噪声是最大的问题,由于误差会累计传递等原因,很多图像处理教材会在很早的时候介绍Gauss滤波器,用于得到信噪比SNR较高的图像(反应真实信号)。与此相关的有Gauss-Lapplace变换,其实就是为了得到较好的图像边缘,先对图像做Gauss平滑滤波,剔除噪声,然后求二阶导矢,用二阶导的过零点确定边缘,在计算时也是频域乘积=空域卷积。滤波器就是建立的一个数学模型,通过这个模型来将图像数据进行能量转化,能量低的就排除掉,噪声就是属于低能量部分,其实编程运算的话就是一个模板运算,拿图像的八连通区域来说,中间点的像素值就等于八连通区的像素值的均值,
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- 中值 滤波 原理
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