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高斯平滑滤波分析 1 图像与噪声 1.1 图像 一幅原始图像在获取和传输过程中会受到各种噪声的干扰，使图像质量下降，对分析图像不利。反映到画面上，主要有两种典型的噪声。一种是幅值基本相同，但出现的位置很随机的椒盐噪声。另一种则每一点都存在，但幅值随机分布的随机噪声。为了抑制噪声、改善图像质量，要对图像进行平滑处理。 1.2 几种常见的噪声 图像常常被强度随机信号（也称为噪声）所污染．一些常见的噪声有椒盐（Salt Pepper）噪声、脉冲噪声、高斯噪声等． 椒盐噪声含有随机出现的黑白强度值． 脉冲噪声则只含有随机的白强度值（正脉冲噪声）或 黑强度值（负脉冲噪声）． 高斯噪声含有强度服从高斯或正态分布的噪声．(与前两者最大不同点) 研究滤波就是为了消除噪声干扰 2.1 什么是图像滤波 　 图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。[1] 　　 由于成像系统、传输介质和记录设备等的不完善，数字图像在其形成、传输记录过程中往往会受到多种噪声的污染。另外，在图像处理的某些环节当输入的像对象并不如预想时也会在结果图像中引入噪声。这些噪声在图像上常表现为一引起较强视觉效果的孤立象素点或象素块。一般，噪声信号与要研究的对象不相关它以无用的信息形式出现，扰乱图像的可观测信息。对于数字图像信号，噪声表为或大或小的极值，这些极值通过加减作用于图像象素的真实灰度值上，在图像造成亮、暗点干扰，极大降低了图像质量，影响图像复原、分割、特征提取、图识别等后继工作的进行。要构造一种有效抑制噪声的滤波机必须考虑两个基本问题能有效地去除目标和背景中的噪声;同时，能很好地护图像目标的形状、大小及特定的几何和拓扑结构特征。 * 高斯滤波 Gaussian Filters 华侨大学机电学院 * Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 高斯平滑滤波分析 图像与噪声 图像滤波 高斯平滑滤波 参考文献 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 2 图像滤波 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 2.2几种滤波方式的介绍 频率滤波 ：需要先进行傅立叶变换至频域处理然后再反变换回空间域 还原图像 空域滤波 ：直接对图像的数据做空间变换达到滤波的目的。它是一种邻域运算，即输出图像中任何像素的值都是通过采用一定的算法，根据输入图像中对用像素周围一定邻域内像素的值得来的。 线性滤波 ：输出像素是输入像素邻域像素的线性组合 。（例如最常见的均值滤波和高斯滤波） 非线性滤波 ：输出像素是输入像素邻域像素的非线性组合 （中值滤波、 边缘保持滤波等）。 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 2.3 图像滤波的计算过程分析 滤波通常是用卷积或者相关来描述，而线性滤波一般是通过卷积来描述的