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滤波总结

时间:2018-06-15 11:00:17      阅读:229      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:脉冲   blank   破坏   epp   均值滤波   包括   median   滤波   strong   

椒盐噪声(salt-and-pepper noise)又称脉冲噪声,它随机改变一些像素值,在二值图像上表现为使一些像素点变白,一些像素点变黑。是由图像传感器,传输信道,解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声。椒盐噪声往往由图像切割引起,去除脉冲干扰及椒盐噪声最常用的算法是中值滤波

高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布(即正态分布)的一类噪声。常见的高斯噪声包括起伏噪声、宇宙噪声、热噪声和散粒噪声等等。除常用抑制噪声的方法外,对高斯噪声的抑制方法常常采用数理统计方法。

*均值滤波
mean_image (Image, ImageMean, 9, 9)
*递归滤波器进行滤波
smooth_image (Image, ImageSmooth, ‘deriche2‘, 0.5)
*sigma标准方差进行非线性滤波
sigma_image (Image, ImageSigma, 5, 5, 3)
*使用离散高斯函数对图像进行滤波
gauss_image (Image, ImageGauss, 5)
*中值滤波
median_image (Image, ImageMedian, ‘circle‘, 1, ‘mirrored‘

均值滤波和和中值滤波都可以起到平滑图像,虑去噪声的功能。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。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。

滤波总结

标签:脉冲   blank   破坏   epp   均值滤波   包括   median   滤波   strong   

原文地址:https://www.cnblogs.com/hu16683845/p/9185817.html

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