图像处理入门:图像增强之空域滤波

空域滤波分为:1. 图像平滑(去噪声);2. 图像锐化(突出轮廓)。

其中图像平滑的主要目的是:
1.模糊。在提取较大目标前,去除小的细节或将目标内的小间断连接起来的;
2.消除噪声。改善质量,降低干扰。

平滑滤波对图像的低频分量增强,同时削弱高频分量,用于消除图像中的随机噪声,起到平滑作用。

图像处理入门:图像增强之空域滤波

其中主要包括:1.均值滤波;2.中值滤波;3.高斯滤波。

均值滤波:

均值滤波采用线性的方法,平均整个窗口范围内的像素值,均值滤波本身存在着固有的缺陷,即它不能很好地保护图像细节,在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分,从而使图像变得模糊,不能很好地去除噪声点。均值滤波对高斯噪声表现较好,对椒盐噪声表现较差。

图像处理入门:图像增强之空域滤波

中值滤波:

中值滤波采用非线性的方法,它在平滑脉冲噪声方面非常有效,同时它可以保护图像尖锐的边缘,选择适当的点来替代污染点的值,所以处理效果好,对椒盐噪声表现较好,对高斯噪声表现较差。

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高斯滤波:

模拟人眼,关注中心区域,离中心越远,感受精度越低,即利用高斯核的一个2维的卷积算子,用于图像模糊化(去除细节和噪声,主要针对高斯噪音)

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其中对于高斯核来说,理论上,高斯分布在所有定义域上都有非负值,这就需要一个无限大的卷积核。实际上,仅需要取均值周围3倍标准差内的值,以外部份直接去掉即可。如下图为一个标准差为1.0的整数值高斯核,由图可以看出,距离卷积核中心越远权重越小。

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对于待处理图像的填充方式如下图所示:

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本文转自:CSDN - M_Z_G_Y的博客,转载此文目的在于传递更多信息,版权归原作者所有。

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