均值滤波

如题所述

第1个回答  2022-06-04
一. 均值滤波简介和原理

        均值滤波,是图像处理中常用的手段,从频率域观点来看均值滤波是一种低通滤波器,高频信号将会去掉。均值滤波可以帮助消除图像尖锐噪声,实现图像平滑,模糊等功能。理想的均值滤波是用每个像素和它周围像素计算出来的平均值替换图像中每个像素。

        以3*3均值滤波器为例,均值滤波器算法原理如下图:

二. 用均值滤波器对椒盐噪声污染后的图像去噪

        python 源码:

import cv2

import numpy as np

# mean filter

def mean_filter(img, K_size=3):

    H, W, C = img.shape

    # zero padding

    pad = K_size // 2

    out = np.zeros((H + pad * 2, W + pad * 2, C), dtype=np.float)

    out[pad: pad + H, pad: pad + W] = img.copy().astype(np.float)

    tmp = out.copy()

    # filtering

    for y in range(H):

        for x in range(W):

            for c in range(C):

                out[pad + y, pad + x, c] = np.mean(tmp[y: y + K_size, x: x + K_size, c])

    out = out[pad: pad + H, pad: pad + W].astype(np.uint8)

    return out

# Read image

img = cv2.imread("../paojie_sp1.jpg")

# Mean Filter

out = mean_filter(img, K_size=5)

# Save result

cv2.imwrite("out.jpg", out)

cv2.imshow("result", out)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

三. 实验结果:

        可以看到,均值滤波后,图像中噪声虽然有所减弱,但是图像变模糊了。因为均值滤波器过滤掉了图像中的高频分量,所以图像的边缘都变模糊了。(去除一定量椒盐噪声,可以考虑使用中值滤波)

四. 参考内容:

        https://www.cnblogs.com/wojianxin/p/12501891.html

数字图像的均值滤波,中值滤波,高斯滤波,双边滤波
均值滤波原理:均值滤波算法是线性滤波的一种,通过选取一个模板覆盖图像,该模板内包含目标像素及其周围临近像素。模板内所有像素的平均值会取代目标像素的原始值。均值滤波的模板通常为3 * 3或7 * 7。中值滤波原理:中值滤波法是非线性平滑技术,它将图像中每个像素的灰度值设为该点及其周围窗口内所有...

均值滤波和中值滤波的区别是什么?
均值滤波和中值滤波属于空域图像增强的处理方法,均值滤波去麻点,中值滤波保边缘。要进行均值滤波首先要生成一个3x3矩阵。算法运算窗口一般采用奇数点的邻域来计算中值,最常用的窗口有3X3和5X5模型。1、通过2个或者3个RAM的存储来实现3X3像素窗口。2、通过2个或者3个FIFO的存储来实现3X3像素窗口。3、通过...

常见滤波(高斯滤波、均值滤波等)的简单理解
高斯滤波以高斯核为核心,通过调整核的大小和离散程度σ来平衡平滑度和细节保留。它的实现可能需要对核值进行特殊处理,以确保权值总和为1。均值滤波则是简单地取像素邻域的平均值,当窗口大小为1时,就与方框滤波等同,只是进行了归一化处理。非线性滤波如中值滤波,利用像素邻域的中值来抑制噪声,特别适合...

均值滤波概述
均值滤波是图像处理中的一种常用算法,其基本原理是通过计算像素周围的平均值来代替目标像素的值,以达到平滑图像的效果。均值滤波器可以看作是一种线性滤波器,主要通过邻域平均法实现。均值滤波器在应用时,首先需要定义一个模板,模板通常以目标像素为中心,包括其周围的临近像素,例如在二维图像中,一个...

比较均值滤波和中值滤波的优缺点
均值滤波和中值滤波的内容非常基础,均值滤波相当于低通滤波,有将图像模糊化的趋势,对椒盐噪声基本无能为力。中值滤波的优点是可以很好的过滤掉椒盐噪声,缺点是易造成图像的不连续性。通过下面三张图可以清楚看到以上两种滤波方法的差异。\/iknow-pic.cdn.bcebos.com\/0824ab18972bd40772926bcb76899e510fb3...

三种常见的平滑滤波方法
三种常见方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波。均值滤波和高斯滤波采用线性技术,计算滑动窗口内的均值或卷积值,而中值滤波是非线性,依据窗口内元素的中值输出。均值滤波对高斯噪声效果好,对椒盐噪声效果差;中值滤波则反之。滤波过程通常涉及边缘处理,如填充0或邻近元素值。均值滤波以窗口计算元素平均值,...

计算3x3窗口的均值滤波和中值滤波(向下取整保留整数值)。
例如,假设我们有一个3x3的像素区域,其值如下:1 2 3 4 5 6 7 8 9 均值滤波的计算过程是: \/ 9 = 45 \/ 9 = 5。因此,中心像素经过均值滤波后的新值也是5。中值滤波 中值滤波是另一种常用的图像处理技术,尤其对于去除椒盐噪声非常有效。与均值滤波不同,中值滤波不是计算像素值的平均值,...

什么是均值滤波?
在去除椒盐噪声方面均值滤波会模糊图像,并且去除效果较差。相比之下,中值滤波能够较好地去除椒盐噪声。中值滤波器在图像上,对待处理的像素给定一个模板,该模板包括了其周围的邻近像素。取模板中排在中间位置上的像素的灰度值替代待处理像素的值,就可以达到滤除噪声的目的。中值滤波器对椒盐噪声的滤波效果...

线性滤波器有哪些
线性滤波器的种类主要有以下几种:1. 均值滤波器。均值滤波器是一种简单的线性滤波器,它的工作原理是取滤波器覆盖范围内像素的平均值作为输出值。这种滤波器可以有效地消除噪声,但同时也可能导致图像细节的模糊。2.高斯滤波器。高斯滤波器是一种加权平均的线性滤波器,它采用高斯函数对图像进行卷积以...

数字图像处理之均值滤波
数字图像处理中的均值滤波技术是消除噪声、提升图像质量的重要手段。本文将深入解析均值滤波的原理,以及如何在C++中实现和优化。首先,均值滤波是通过计算每个像素点及其周围像素的平均值来平滑图像,窗口大小的选择影响着滤波效果与图像清晰度,通常以3x3、5x5或更大尺寸的矩形窗口进行计算。实现上,大佬们的...

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