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空间域滤波增强采用模板处理方法对图像进行 滤波#xff0c;去除图像噪声或增强图像的细节 空间域平滑滤波器
分析#xff1a;任何一幅原始图像#xff0c;在其获取和传输等过程中#xff0c; 会受到各种噪声的干扰#xff0c;使图像模糊#xff0c;对图像分析… 基本概念
空间域滤波增强采用模板处理方法对图像进行 滤波去除图像噪声或增强图像的细节 空间域平滑滤波器
分析任何一幅原始图像在其获取和传输等过程中 会受到各种噪声的干扰使图像模糊对图像分析不利。 •为了抑制噪声改善图像质量所进行的处理称图像平滑或 去噪。 方法分类
1局部平滑法
2超限像素平滑法
3空间低通滤波法
1局部平滑法
•局部平滑法是一种直接在空间域上进行平滑处理的技术。
•相邻像素间存在很高的空间相关性而噪声则是统计独 立的。
•因此可用邻域内各像素的灰度平均值代替该像素原来 的灰度值实现图像的平滑。 【定理】设图像中的噪声是随机不相关的加性噪声窗 口内各点噪声是独立同分布的经过上述平滑后信号 与噪声的方差比可望提高 N 倍。 即平滑后图像灰度的方差变为原来的1/ N 。 2超限像素平滑法
对邻域平均法稍加改进可导出超限像素平滑法。 它是将 f ( x , y )和邻域平均 g ( x , y )的差的绝对值与选定的 阈值进行比较根据比较结果决定点 x , y 的后灰 度 g‘ ( x , y )。其表达式为 这种算法对对保护仅有微小灰度差的细节及纹理也有效。
•可见随着邻域增大去噪能力增强但模糊程度也大
空间低通滤波法 定义
•图像锐化就是增强图像的边缘或轮廓。
•图像平滑通过积分过程使得图像边缘模糊。
•图像锐化则通过微分而使图像边缘突出、清晰。
1梯度锐化法 3低频分量消减法
