图像噪声的抑制.ppt

以非噪声点2为例：132321214311023452618855708找9个与2相近的点：222213311求其中值（均值）：11222233中值为2。非噪声点得到保持214331023442618875708867899以噪声点18为例：找9个与18相近的点：1099888877求其中值（均值）：7788889910中值为8。噪声点得到抑制第63页,共65页，2024年2月25日，星期天习题1已知图像为：请对其进行中值和均值滤波，并判断哪一点为噪声点。第64页,共65页，2024年2月25日，星期天感谢大家观看第65页,共65页，2024年2月25日，星期天二维中值滤波例：取窗口大小为3X31214312234576895768856789原图像1214312234576895768856789234566678中值滤波处理后输出图像第31页,共65页，2024年2月25日，星期天中值滤波与邻域平均法比较例：输入图像序列为{0，3，4，0，7}，

取窗口大小为5，则中值滤波处理后输出图像为

{0，3，3，0，7}邻域平均法处理后输出图像为

{0，3，2.8，0，7}结论：此两种方法平滑噪声效果接近。第32页,共65页，2024年2月25日，星期天结论：中值滤波的主要功能就是让与周围像素灰度值的差比较大的像素改取与周围像素值接近的值，从而可以消除孤立的噪声点。二、中值滤波性质：1、非线性：设两个一维图像信号序列f(x)、g(x)Med{f(r)+g(r)}?Med{f(r)}+Med{g(r)}第33页,共65页，2024年2月25日，星期天2、对某些输入信号中值滤波不变性：?在窗口2n+1内单调增加或单调减少的序列，中值

滤波输出信号保持输入信号不变。一些周期性的数据序列,如给一维周期性二值序

列：{fi}=…,+1,+1,-1,-1,+1,+1,-1,-1,…

若设窗口长度为9，则中值滤波对此序列保持不

变性。?对于阶跃信号，中值滤波保持不变性。第34页,共65页，2024年2月25日，星期天3、去噪声性能：中值滤波主要用来减弱随机干扰和脉冲干扰。

对于随机干扰，中值滤波性能要比平均值滤波差一些。

对于脉冲干扰，中值滤波强一些。4、频谱特性：设G为输入信号频谱，F为输出信号频谱，定义中值滤波的频率响应特性：输入信号经中值滤波后，频谱基本保持不变。第35页,共65页，2024年2月25日，星期天第36页,共65页，2024年2月25日，星期天第37页,共65页，2024年2月25日，星期天中值、均值滤波比较示例3×1均值滤波中值滤波第38页,共65页，2024年2月25日，星期天中值、均值滤波比较示例1×3均值滤波中值滤波第39页,共65页，2024年2月25日，星期天中值、均值滤波比较示例4邻域均值滤波中值滤波第40页,共65页，2024年2月25日，星期天中值、均值滤波比较示例3×3均值滤波中值滤波第41页,共65页，2024年2月25日，星期天中值、均值滤波比较示例5×5均值滤波中值滤波第42页,共65页，2024年2月25日，星期天中值滤波效果分析与均值滤波相比，去除椒盐噪声效果好，而且模糊轻微，边缘保留较好。椒盐噪声是幅值近似相等但随机分布在不同位置上，图像中有干净点也有污染点。中值滤波是选择适当的点来替代污染点的值，所以处理效果好。因为噪声的均值不为0，所以均值滤波不能很好地去除噪声点。第43页,共65页，2024年2月25日，星期天中值滤波效果分析对于高斯噪声，均值滤波效果好。高斯噪声是幅值近似正态分布，但分布在每点像素上。因为图像中的每点都是污染点，所中值滤波选不到合适的干净点。因为正态分布的均值为0，所以根据统计数学，均值可以消除噪声。实际上只能减弱，不能消除。第44页,共65页，2024年2月25日，星期天5.4低通滤波目的：滤除高频成分，保留低频成分，在频域