文档介绍：空域滤波增强
利用像素本身以及其邻域像素的灰度关系进行增强的方法常称为滤波
1 技术分类和实现原理
模板卷积,邻域操作
2 线性平滑滤波器
减弱或消除图像中的噪声
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模板
空域滤波增强
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技术分类和实现原理
在图像空间借助模板进行邻域操作
分类1: (1) 线性:如邻域平均
(2) 非线性:如中值滤波
分类2: (1) 平滑:模糊,消除噪声
(2) 锐化:增强被模糊的细节
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平滑滤波和锐化滤波的特点
1、平滑滤波
减弱或消除图像中的高频分量,但不影响低频分量。
2、锐化滤波
减弱或消除图像中的低频分量,但不影响高频分量。
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模板卷积
空域滤波------------像素邻域操作
利用模板(样本或者窗)进行卷积
模板卷积的在空域实现的主要步骤:
1、将模板在图中漫游,并将模板中心与图中某个像素位置重合;
2、将模板上的各个系数与模板下的各对应像素的灰度值相乘;
3、将所有乘积相加;
4、将上述运算结果赋给模板中心位置的像素。
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滤波器实现——> 邻域运算:
技术分类和实现原理
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1、邻域平均
系数都是正的
保持灰度值范围(所有系数之和为1)
例:3 3 模板
一、线性平滑滤波器
{}
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设有一幅N×N的图像f(x,y),若平滑图像为g(x,y),则有
式中x,y=0,1,…,N-1;
s为(x,y)邻域内像素坐标的集合;
M表示集合s内像素的总数。
可见邻域平均法就是将当前像素邻域内各像素的灰度平均值作为其输出值的去噪方法。
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(m-1,n-1)
(m-1,n)
(m-1,n+1)
(m,n-1)
(m,n)
(m,n+1)
(m+1,n-1)
(m+1,n)
(m+1,n+1)
例如,对图像采用3×3的邻域平均法,对于像素
(m,n),其邻域像素如下:
则有:
苍净贮缆愤牡税祟绕今躲叹悸鹰了掣图撤骨吸臂谈廖骚涵驼终橇绚众趁早图像增强图像增强
这种算法简单,但它的主要缺点是在降低噪声的同时使图像产生模糊,特别在边缘和细节处。而且邻域越大,在去噪能力增强的同时模糊程度越严重。
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