第5讲 噪声与去噪08讲解.ppt

5 有选择保边缘平滑法 做法： 对图像上任一像素 (x,y) 的 5 × 5 邻域，采用 9 个掩模（一个 3 × 3 正方形、 4 个五边形和 4 个 六边形），计算各个掩模的均 值和方差，用最小方差所对应 的掩模区的灰度均值作为像素 （ x,y) 的输出值。 特点： 既能够消除噪声（方差最小），又不破坏区域边界的 细节； 五边形和六边形在（ x,y ）处都有锐角，即使像素 （ x,y ）位于一个复杂形状区域的锐角处，也能找到均匀 的区域。从而在平滑时既不会使尖锐边缘模糊，也不会破 坏边缘形状。 例 某像素 5 × 5 邻域的灰度分布如图 均值 4 4 3 2 3 4 2 3 3 对应的 方差 54 7 17 17 28 31 23 26 0 3 6 4 2 1 4 7 3 2 4 8 4 1* 4 3 4 2 1 5 3 4 3 2 1 6 对应的灰度均值 3 。 经计算 9 个掩模区的均值和方差为 3% 椒盐噪声 3% 随机值脉冲噪声 邻域平均法 超限邻域平均法 做法： 对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序，用 中值代替窗口中心像素的原来灰度值（非线 性）。 四、 中值滤波 令 [f(i,j)]-- 原始图像阵列， [g(i,j)]-- 中值滤波后图像阵列， g(i,j) -- 以 f(i,j) 为中心的窗口内各 象素的灰度中间值。 )} , ( { ) , ( j i f Med j i g A ? 取 3X3 窗口 中值滤波法 例 207 205 208 201 202 206 198 200 212 207 205 208 201 205 206 198 200 212 212 208 207 206 205 202 201 200 198 从小到大排列，取中间值 取 N=3 中值滤波去除噪声 例 ? ? 120 110 200 90 80 200 显然是个噪声。 取 N=3 中值滤波去除噪声 例 ? ? 120 110 200 90 80 200 显然是个噪声。 80 ? 80 取 N=3 中值滤波去除噪声 例 ? ? 120 110 200 90 80 200 显然是个噪声。 90 ? 取 N=3 中值滤波去除噪声 例 ? ? 120 110 200 90 80 200 显然是个噪声。 110 90 80 ? 110 90 80 ? 120 110 90 80 ? 取 N=3 中值滤波去除噪声 例 ? ? 120 110 200 90 80 200 显然是个噪声。 取 N=3 中值滤波去除噪声 例 ? ? 120 110 200 90 80 200 显然是个噪声。 90 80 ? ? 120 120 110 滤波后， 200 被去除。 ? 设 16x16 点阵的图像如下图所示 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 9 9 9 9 9 9 9 9 0 0 0 0 0 0 0 0 9 9 9 9 9 9 9 9 0 0 0 0 0 0 0 0 9 9 9 9 9 9 9 9 0 0 0 0 0 0 0 0 9 9 9 9 9 9 9 9 0 0 0 0 0 0 0 0 9 9 9 9 1 9 9 9 0 0 0 0 0 0 0 0 9 9 9 9 9 9 9 9 0 0 0 0 0 0 0 0 9 9 9 9 9 9 9 9 0 0 0 0 0 0 0 0 9 9 9 9 9 9 9 9 0 0