静止图像的一种混合滤波及其改进算法
图像处理中的图像复原算法综述与比较
图像处理中的图像复原算法综述与比较图像复原是图像处理中一个重要的领域，主要目标是通过一系列的数学和算法方法来恢复损坏、模糊、噪声干扰等情况下的图像。
图像复原算法旨在提高图像质量，使图像在视觉上更加清晰、可辨识。
本文将综述图像处理中的图像复原算法，并对这些算法进行比较。
1. 经典算法1.1 均值滤波均值滤波是一种最简单的图像复原算法，其基本原理是用一个滑动窗口在图像上进行平均值计算，然后用平均值代替原像素值。
均值滤波的优点是简单易实现，但对于噪声较多的图像效果较差。
1.2 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波算法，常用于去除椒盐噪声。
其基本原理是用滑动窗口中像素的中值代替原像素值。
中值滤波适用于去除随机噪声，但对于模糊图像的复原效果不佳。
1.3 Sobel算子Sobel算子是基于图像边缘检测的算法，常用于图像增强。
Sobel算子通过计算像素点的梯度值来检测边缘。
边缘检测可以使图像的边缘更加清晰，但对于图像的整体复原效果有限。
2. 基于模型的方法2.1 傅里叶变换傅里叶变换是一种基于频域的图像处理方法，将图像从空间域转换到频域，通过频域滤波降低噪声。
傅里叶变换适用于周期性噪声的去除，但对于非周期性噪声和复杂噪声的去除效果有限。
2.2 小波变换小波变换是一种多尺度分析方法，将图像分解为不同尺度的频率成分。
通过舍弃高频噪声成分，然后将分解后的图像重构，实现图像复原。
小波变换适用于复杂噪声的去除，但对于图像的细节保留较差。
2.3 倒谱法倒谱法是一种基于线性预测的图像复原算法，通过分析图像的高阶统计特性实现噪声的去除。
倒谱法适用于高斯噪声的去噪，但对于非高斯噪声的复原效果有限。
3. 基于深度学习的方法3.1 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种广泛应用于图像处理的深度学习方法，通过多层卷积和池化操作提取图像的特征，进而实现图像的复原和增强。
CNN适用于各种噪声和模糊情况下的图像复原，但需要大量的训练数据和计算资源。
图像去噪算法及其应用
图像去噪算法及其应用图像去噪算法是数字图像处理领域中的一个重要分支，其主要任务是将图像中的噪声去除，以提高图像的质量和清晰度。
随着计算机技术的不断发展和普及，图像去噪算法也得到了广泛的应用。
本文将介绍图像去噪算法的基本原理及其在实际应用中的一些案例。
一、图像去噪算法的基本原理图像去噪算法的基本原理是利用数字图像处理技术，对图像进行滤波处理，去除噪声。
滤波有很多种方法，其中比较常见的有均值滤波、中值滤波、小波变换等。
以下分别介绍一下这几种方法的原理及其适用范围：1.均值滤波均值滤波是一种常见的线性平滑滤波方法，其原理是用像素周围的颜色平均值来代替该像素的颜色。
具体实现时，使用一个固定大小的矩形来计算像素的平均值，然后将平均值作为新的像素值。
均值滤波的优点是计算简单，但是对于图像中的高斯噪声、脉冲噪声等较强的噪声，效果不太好。
2.中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，其原理是用像素周围的颜色中位数来代替该像素的颜色。
中值滤波的优点是能有效去除图像中的椒盐噪声、斑点噪声等，但对于高斯噪声、周期噪声等较强的噪声，效果不佳。
3.小波变换小波变换是一种用于分析非平稳信号的数学工具，也被广泛应用于图像处理领域。
通过小波变换，我们可以将图像分解成不同频率的子图像，然后在每个子图像上进行处理，最后将所有子图像合并为一个图像。
小波变换具有良好的局部性和多尺度特性，能够有效地去除不同类型的噪声。
二、图像去噪算法的应用案例1.医学图像处理医学图像处理是图像处理领域的一个重要应用领域，其主要任务是对医学图像进行分析、处理和诊断，以辅助医生对疾病进行诊断和治疗。
在医学图像处理中，图像去噪算法常常被应用于CT、MRI等医学影像数据的预处理，以提高其清晰度和准确性。
2.视频图像处理随着数字化技术的发展，视频图像处理在娱乐、教育、安防等领域得到了广泛的应用。
在视频图像处理中，图像去噪算法的主要任务是去除视频中的噪声和干扰，以提高图像的清晰度和稳定性，从而为后续处理提供更加可靠的基础。
图像处理中的基本算法和技巧
图像处理中的基本算法和技巧图像处理是一门非常重要的技术，它对于各种领域都有着广泛的应用。
而在图像处理中，基本算法和技巧是非常关键的。
接下来，我们将会详细地介绍几种常用的基本算法和技巧。
一、图像滤波图像滤波是一种常用的图像处理方法，它可以用来去除图像中的噪点和平滑图像等。
在图像滤波中，常用的滤波器有高斯滤波器和中值滤波器。
高斯滤波器是一种线性滤波器，它可以对图像进行平滑处理。
在高斯滤波器中，通过调整高斯核的大小和标准差来控制平滑的程度。
一般情况下，高斯核的大小和标准差越大，平滑程度就越高。
而中值滤波器则是一种非线性滤波器，它可以有效地去除图像中的椒盐噪声和斑点噪声。
二、图像变换图像变换是指对图像进行变形、旋转和缩放等操作。
在图像变换中，常用的方法有仿射变换和透视变换。
仿射变换是指在二维平面上对图像进行平移、旋转、缩放和倾斜等操作，使得变换后的图像与原始图像相似。
而透视变换则是仿射变换的一种扩展，它可以对三维物体进行投影变换，并将其映射为二维图像。
三、图像分割图像分割是指将图像分成若干个互不重叠的子区域的过程。
其目的是为了提取图像的某些特征，如边缘、轮廓和区域等。
在图像分割中，常用的方法有阈值分割、区域生长和边缘检测等。
阈值分割是指通过设置灰度值的阈值，将图像中的像素分为两类：前景和背景。
区域生长则是通过确定种子点，逐步生长出与之相邻的图像区域。
而边缘检测则是通过寻找图像中的边缘，来分割出图像的各个部分。
四、图像识别图像识别是指通过对图像中的特征进行鉴别，从而实现对该图像的识别。
在图像识别中，常用的方法有模板匹配、特征提取和分类器学习等。
模板匹配是指将一个已知的区域模板与待识别图像进行匹配，从而找到与该模板最相似的区域。
特征提取则是指通过对图像中的特征进行分析和提取，来实现对图像的识别。
而分类器学习则是通过对大量的样本进行学习和分类，来实现对图像的自动识别。
以上就是图像处理中的基本算法和技巧，它们在实际应用中都有着非常广泛的应用。
图像降噪的原理及应用实例
图像降噪的原理及应用实例1. 引言图像降噪是图像处理中重要的一项任务，该技术可以有效减少图像中的噪声，并提高图像的质量。
本文将介绍图像降噪的原理以及一些应用实例。
2. 图像降噪的原理图像降噪的原理是通过滤波算法对图像进行处理，抑制图像中的噪声成分。
常见的图像降噪算法包括线性滤波算法和非线性滤波算法。
2.1 线性滤波算法线性滤波算法是最常用的图像降噪算法之一，其原理是通过卷积操作将图像与特定的卷积核进行滤波。
常见的线性滤波算法有平均滤波、中值滤波和高斯滤波。
•平均滤波：将图像中的每个像素点与其周围像素点的平均值进行替换，可以有效降低图像中的高频噪声。
•中值滤波：将图像中的每个像素点的值替换为其周围像素点的中值，适用于降噪和去除图像中的椒盐噪声。
•高斯滤波：采用高斯函数作为卷积核对图像进行滤波，可以有效减少图像中的高频噪声。
2.2 非线性滤波算法非线性滤波算法是根据图像中像素点的灰度值进行一系列的运算，对图像进行降噪处理。
其中常见的非线性滤波算法有双边滤波和小波变换。
•双边滤波：通过结合空间域和灰度域的统计信息，对图像进行滤波处理，并保持图像边缘的清晰度。
适用于同时降噪和保持图像细节的需求。
•小波变换：通过将图像进行小波变换，分解为不同频率的子带，然后对子带进行降噪处理。
小波变换可以同时处理图像的时域和频域信息，具有较好的降噪效果。
3. 应用实例3.1 图像降噪在医学影像中的应用图像降噪在医学影像处理中具有广泛的应用。
医学影像通常由于诊断需求，对图像质量要求较高。
图像降噪可以提高医学影像的质量，减少图像中的噪声干扰，有助于医生正确判断患者病情。
例如，针对核磁共振图像中的噪声进行降噪处理，可以使图像更加清晰，便于医生发现和诊断病变。
3.2 图像降噪在安防监控中的应用图像降噪在安防监控领域也有着重要的应用。
安防摄像头拍摄到的图像通常受到环境光线、天气等因素的影响，容易产生噪声。
通过图像降噪处理，可以提高安防摄像头图像的清晰度，减少误报和漏报的情况，提高监控系统的效果。
基于SPIHT的改进图像压缩算法
第２ ８卷 第 ４期
２０ ０ ７年 ７月
应 用 光 学
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆＡｐ ｌ ｄ Ｏｐ ｉｓ ｏ ｒ ａ ｐ ｉ ｔ ｏ ｅ ｃ
Ｖ ｏ ．２ ＮＯ． １ ８ ４
Ｊ １ ２ ０ ｕ． ０ ７
文 章 编 号 ： ０ ２ ２ ８ （ ０ ７ ０ — ３ ８ ０ １０ —０ ２ ２ ０ ） ４０８ —４
的改进 型 算法 —— 静 止 图像 编码 方 法 ， 即对 变换 后 的 小波 系数 高频 区块进 行 细 分 ， 并对 不 同频 率 图像 块分 别设 置 阈值 ， 采取 新 的阈值 判别 策略 ， 少 了链表 的结点数 。使 用ＭＡＴ ＡＢ ６ ５开发 环 减 Ｌ ， 境 对上述 改进 编码 方 法进行仿 真 。仿 真结 果表 明 ：通过 对 原 算法构 架进 行 改进 ， 少 了内存 空间 减 占用 ， 降低 了计算 复杂度 ， 取得 了较 好 的压 缩效果 。
基 于 Ｓ Ｉ 的改进 图像 压 缩 算 法 Ｐ ＨＴ
赵 米 唠 ， 陈卫 东 ， 卢 晓 燕
（ 安 应 用 光 学 研 究 所 ，陕 西 西安 ７ ０ ６ ） 西 １０ ５
摘
要 ：针 对渐进 式 图像传 输算 法都 受 限 于庞 大的 内存 空 间和计 算复 杂度 ， 出一种基 于Ｓ Ｉ 提 Ｐ ＨＴ
ｔ ｅ ｗａ ｌ ｔｃ ｅ ｆｃ ｅ ｓ ａ ｔ ｒｔ ｖ ｌｔ ｔａｎ ｆ ｒ ，ｓ ｔ ｈｅ ｔ ｒ ｓ ｏｌ ｓ ｆ ｒ ｔ ｅ ｉ ｇ ｏ ｋｓ ｏｆ ｈ ｖｅｅ ｏ ｆｉｉｎｔ ｆｅ ｈｅ ｗａ ｅｅ ｒ ｓ ｏ ｍ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｈ ｄ ｉ ｍ ． Ｔｈｓ ｏ ｃ ｐ ｉ ｄ ｐ ｅ ｉ Ｊ ＥＧ２ ０ ， Ｔｈ ｉ ｒ ｖ ｄ ｏ ｉｇ ｒ ｍｅ ｒ ｆ ｈ ａｇ ｒ ｈ ｔ ｉ ｃ ｎ ｅ ｔ ｓ ａ ｏ ｔ ｄ ｎ Ｐ ００ ｅ ｍｐ ｏ ｅ ｃ ｄ ｎ
改进的混合高斯模型的运动对象分割算法
改进 的 混合 高斯 模 型 的运 动 对 象 分 割算 法
张 宗彬
（ 尔滨 工程 大学 信 息与通信 工程 学院 ， 哈 黑龙江 哈 尔滨 １００ ） ５０ １ 摘 要： 针对视频序列 中运动对象分割 问题 ， 提出一种改进 的混合 高斯模 型分割算 法． 该算 法首 先 由混合 高斯
模 型 得 到 前 景 ， 后 用 当前 帧 的前 景 区域 与上 一 帧 对 应 位 置做 差 ， 分 出 实 际 变 化 区 域 及 误 检 区 域 并 为 误 检 区 之 区 域 赋 予 较 大 的 更 新 速 率 ， 而 有 效 地 改 善 了长 时 间 静 止 物 体 转 为 运 动 后 留下 的 “ 影 ” 光 线 突 变 导 致 的大 面 从 鬼 及 积 误 检 情 况 ． 用 阴影 抑 制 和形 态 学 滤 波 使 得 前 景 目标 分 割 的性 能得 到 有 效 的 提 高 ． 验 表 明 ， 算 法 能 够 迅 采 实 本 速 响 应 实 际 场 景 的 变 化 ， 确 分 割 出运 动 对 象 ． 准
ａｄｓｄ ｅ ｌ ｍｉａ ｏ ｈ ｎ ｅｐｏ ｌ ｕ ｕ ｄ ｎｍｏｉｇｏ ａｍｏ ｏｌｓ ｏｊｃ．Ｔ ｅ ｅ ｏｍ ｎ ｅｃｎｂ ｆ ｎ ｕ ｄ ｎｉｕ ｎ ｔ ｎｃ ａｇ ｒｂｅ ｄ ｅｔ ｓｄ ｅ ｖｎ ｆ ｔ ｎｅｓ ｂｅｔ ｈ ｒ ｒ ａ ｃ ａ ｅｅ ｌ ｉ ｍｓ ｏ ｉ ｐ ｆ －
第 ３ 第 ５期 ７卷 ２１ ００年 ５月
图像处理的方法有哪些
图像处理的方法有哪些
图像处理的方法包括但不限于以下几种：
1. 滤波：通过卷积操作对图像进行模糊、边缘检测、锐化等处理，常见的滤波方法有均值滤波、高斯滤波、中值滤波等。
2. 灰度变换：通过对图像的像素值进行线性或非线性函数变换，改变图像的对比度、亮度或色调。
3. 直方图均衡化：通过对图像的像素值进行重新分布，使得图像的灰度直方图更均匀，增强图像的对比度。
4. 缩放与旋转：改变图像的尺寸和角度，常见的方法包括最近邻插值、双线性插值和双三次插值。
5. 边缘检测：通过寻找图像中亮度变化较大的像素点，检测图像的边缘。
常见的边缘检测算法有Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子。
6. 分割：将图像分成若干个相互独立的区域，常见的方法有阈值分割、基于区域的分割和基于边缘的分割。
7. 特征提取：从图像中提取出具有代表性的特征，常见的特征包括形状特征、
纹理特征和颜色特征。
8. 目标检测与识别：在图像中检测和识别出特定的目标，常见的方法有模板匹配、Haar特征和深度学习等。
9. 图像修复与增强：对受损的图像进行修复，消除图像中的噪声、模糊和伪影等，提高图像的质量。
10. 图像压缩与编码：对图像进行压缩，减少图像占用的存储空间，常见的压缩算法有JPEG、PNG和GIF等。
这些方法可以单独应用于图像处理，也可以组合使用以实现更复杂的图像处理任务。
简述双边滤波的原理及应用
简述双边滤波的原理及应用1. 原理双边滤波是一种非线性的图像滤波算法，能够在去除图像噪声的同时保持边缘信息。
它的原理是通过结合图像的空间距离和像素值相似度来进行滤波。
算法的核心思想是通过一个窗口在图像中滑动，对每个像素进行滤波处理。
在窗口内，通过计算空间距离的权重和像素值相似度的权重得到最终的滤波结果。
具体的计算公式如下：$$ I^{\\text{filtered}}(x, y) =\\frac{1}{W_p}\\sum_{(i,j)\\in\\Omega}{G_{\\sigma_s}(d_{ij})G_{\\sigma_r}(I(x,y) -I(i,j))I(i,j)} $$其中， - $I^{\\text{filtered}}(x, y)$表示滤波后的像素值， - I(x,y)表示当前像素的值， - (i,j)表示窗口内的像素位置， - $\\Omega$表示窗口内的像素集合， - d ij表示当前像素与窗口内像素位置的空间距离， - $G_{\\sigma_s}(d_{ij})$表示空间距离的权重， - $\\sigma_s$控制空间距离的衰减速度， - $G_{\\sigma_r}(I(x,y)-I(i,j))$表示像素值相似度的权重， - $\\sigma_r$控制像素值相似度的衰减速度， - W p表示归一化的权重和。
双边滤波通过调整$\\sigma_s$和$\\sigma_r$来控制滤波效果，两个参数的取值会直接影响滤波的平滑程度和边缘保持效果。
2. 应用双边滤波算法在图像处理中有广泛的应用，主要包括以下几个方面：2.1 图像去噪双边滤波算法能够有效地去除图像中的噪声，包括高斯噪声、椒盐噪声等。
相比于传统的线性滤波算法，双边滤波能够保持图像的边缘信息，避免了因平滑操作而导致的边缘模糊问题。
2.2 图像增强由于双边滤波算法能够保持图像的细节信息，因此可以用于图像增强的应用。
通过调整滤波参数，可以增强图像的纹理、边缘、细节等特点，使图像更加清晰、鲜明。
JPEG2000是新一代静止图像压缩国际标准
JPEG2000是新一代静止图像压缩国际标准，具有优越的图像压缩性能和高的图像质量，不仅克服了传统J PEG静止图像压缩标准在高压缩时出现方块效应的缺点，还提供了图像渐进传输、图像质量可伸缩及感兴趣区域编码等特性，可以应用于数码相机、医疗图像、网络传输等方面。
2 JPEG2000标准基本原理2.1 JPEG2000编解码框架JPEG2000编码器编码主要有预处理、小波变换、量化和熵编码等步骤，相对于编码过程，该系统的解码过程比较简单[1]。
JPEG2000编解码器框图如图1和图2所示。
图1 JPEG2000编码器框图图2 JPEG2000解码器框图2.2 JPEG2000编码的核心算法1）DWT变换通过离散小波变换多级小波分解，小波系数既能表示图像片中局部区域的高频信息也能表示图像片中的低频信息。
这样，即使在低比特率的情况下，也能保持较多的图像细节，另外，下一级分解得到的系数所表示图像在水平和垂直方向的分辨率只有上一级小波系数所表示的图像的一半，所以通过对图像的不同级进行解码，就可以得到具有不同空间分辨率的图像。
2）EBCOT算法EBCOT算法的基本思想是将小波变换以后的子带划分为大小固定的码块，对码块系数量化，按照二进制位分层的方法，从高有效位平面开始，依次对每个位平面上的所有小波系数位进行三个通道扫描建模（重要性传播编码通道、幅度精炼编码通道、清除编码通道），即位平面编码，生成上下文和0、1符号对，然后对这些上下文和符号对进行上下文算术编码，形成码块码流，完成第一阶段编码块编码；最后根据一定参数指标如码率、失真度，按率失真最优原则在每个独立码块码流中截取合适的位流组装成最终的图像压缩码流，完成第二阶段码流组装过程[2]。
2.3 EBCOT算法中块编码算法的改进研究及实现在JPEG2000编解码系统中，EBCOT算法是其重要的组成部分。
而EBCOT算法中的第一阶段块编码又是整个算法的核心，它占用了大量的编码时间，无论是无损压缩还是有损压缩，EBCOT算法中的位平面编码时间都占到整个编码耗时的50%以上[3][4]。
10种常用滤波方法
10种常用滤波方法
滤波是信号处理领域中常用的技术，用于去除噪声、增强信号的一些特征或改变信号的频谱分布。
在实际应用中，经常使用以下10种常用滤波方法：
1.均值滤波：将像素点周围邻域像素的平均值作为该像素点的新值，适用于去除高斯噪声和椒盐噪声。
2.中值滤波：将像素点周围邻域像素的中值作为该像素点的新值，适用于去除椒盐噪声和激动噪声。
3.高斯滤波：使用高斯核函数对图像进行滤波，通过调整高斯窗口的大小和标准差来控制滤波效果。
适用于去除高斯噪声。
4.双边滤波：通过考虑像素的空间距离和像素值的相似性，对图像进行滤波。
适用于平滑图像的同时保留边缘信息。
5. 锐化滤波：通过滤波操作突出图像中的边缘和细节信息，常用的方法有拉普拉斯滤波和Sobel滤波。
6.中可变值滤波：与中值滤波相似，但适用于非线性信号和背景噪声的去除。
7.分位值滤波：通过对像素值进行分位数计算来对图像进行滤波，可以去除图像中的异常像素。
8.快速傅里叶变换滤波：通过对信号进行傅里叶变换，滤除特定频率的成分，常用于频谱分析和滤波。
9.小波变换滤波：利用小波变换的多尺度分析特性，对信号进行滤波处理，适用于图像去噪和图像压缩。
10.自适应滤波：通过根据信号的局部特征自动调整滤波参数，适用于信号中存在时间和空间变化的情况。
以上是常见的10种滤波方法，每种方法都有不同的适用场景和优缺点。
在实际应用中，选择合适的滤波方法需要根据具体的信号特征和处理需求来确定。
基于小波变换的静止图像快速编码算法
＝
计算 中 只用 到变量 代换 。注意 。 波与采 样率 指 滤
标 ｍ 没有任何 关系 。换 句话 ． 无论从 哪层 尺度空 间 出 发 ， 法都 一样 。此外 ， 算 投影 ＋ 和 ＋ 分 。 一 。 一
别是低通和带通 ，所 以 和 分别是低通滤波器和带
二
—ｍｊ ∑（ 】
＊ ｉ ｌ Ｖ ＝
四
（ ７ｌ
－ －
期
Ｍ Ｄ Ｒ Ｃ Ｍ Ｕ Ｅ Ｏ Ｅ Ｎ Ｏ ＰＴＲ 。 ８
维普资讯
图 形 图像
３ 熵编 码
熵 编码 基本 原理 是 为 出现机 率较 高 的符 号指 定 较短 的字 码 （ ｏ ｅＷｏｄ ． Ｃ ｄ ｒ ） 然后 把 较长 的 字码 指 定给 较少 出现 的符 号。 文所使用 的 自适应 算术编 码器基 本 于文献【】 建。为 系数类 型编 码 （ ３构 非叶子 节点 和叶 子 节点 的情况分 开 ） 和重要 系数幅 值编码输 出的符号 分 别 建立编码 模型 ， 每个概 率模型 中包 括各符 号的 频率 计数． 它们表 明该模 型中各符 号 的概 率分 布 。在 编码 和解码 的开始 。用均匀概 率分 布来进 行初始 化模 型 。 在编解码 时 ， 先按原 模型 中的概率分 布来进 行算 术编 码或解 码 ． 然后将每 个 出现 的符号所 对应 的模 型 中的 频 率计 数 加 １ 从 而得 到 新 的模 型 ， 。 同时 为所 有 频 率 计 数 的和设 置最 大值 ， 当模 型更 新 后 ， 如果 频率 计 数 的 和超过 了该 最大 值 。则将 所有 的 频率 计数 都 除 以 ２ 以避免 由于累 积值过大 而导致溢 出 。 。
表 ２ 灰 度 Ｂ ｒａａ图像 嫡码 时间 Ｔ ｍｅ ｓｃ 比较 ａｂｒ ｉ （ｅ ）
图像处理中的图像去噪算法使用方法
图像处理中的图像去噪算法使用方法图像去噪算法是图像处理领域的一个重要研究方向，它的主要目标是通过消除或减少图像中的噪声，提高图像的视觉质量和信息可读性。
图像噪声是由于图像信号的获取、传输和存储过程中引入的不可避免的干扰所致，例如传感器噪声、电磁干扰等，使图像中的细节模糊，影响图像的清晰度和准确性。
因此，图像去噪算法在许多应用领域中都具有重要的意义，如医学图像处理、计算机视觉、图像识别等。
现在，我们将介绍几种常见的图像去噪算法及其使用方法。
1. 中值滤波算法：中值滤波算法是一种简单而有效的图像去噪方法。
它的基本原理是对图像中的每个像素点周围的邻域进行排序，然后取中间值作为该像素点的输出值。
中值滤波算法适用于去除椒盐噪声和脉冲噪声，它能够保持图像的边缘和细节信息。
使用中值滤波算法时，需要设置一个邻域大小，根据该大小确定图像中每个像素点周围的邻域大小。
较小的邻域大小可以去除小型噪声，但可能会丢失一些细节信息，较大的邻域大小可以减少噪声，但可能会使图像模糊。
2. 均值滤波算法：均值滤波算法是一种基本的线性滤波技术，它的原理是计算图像中每个像素点周围邻域像素的平均值，并将平均值作为该像素点的输出值。
均值滤波算法简单易实现，适用于消除高斯噪声和一般的白噪声。
使用均值滤波算法时，同样需要设置邻域大小。
相较于中值滤波算法，均值滤波算法会对图像进行平滑处理，减弱图像的高频细节。
3. 降噪自编码器算法：降噪自编码器算法是一种基于深度学习的图像去噪算法。
它通过使用自编码器网络来学习图像的特征表示，并借助重建误差来去除图像中的噪声。
降噪自编码器算法具有较强的非线性建模能力，可以处理复杂的图像噪声。
使用降噪自编码器算法时，首先需要训练一个自编码器网络，然后将噪声图像输入网络，通过网络进行反向传播，优化网络参数，最终得到去噪后的图像。
4. 小波变换去噪算法：小波变换去噪算法是一种基于小波分析的图像去噪算法。
它将图像分解为不同尺度下的频域子带，通过对各个子带进行阈值处理来消除图像中的噪声。
图像降噪的原理及应用教案
图像降噪的原理及应用教案一、引言在数字图像处理领域，图像降噪是一个重要的任务。
随着科技的发展，图像降噪在许多领域都有广泛的应用，比如图像增强、计算机视觉以及人工智能等。
本教案将介绍图像降噪的原理以及在实际应用中的教学实践。
二、图像降噪的原理图像降噪的原理是通过采用各种滤波器或算法来减少图像中存在的噪声。
常见的图像降噪方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波、小波降噪等。
以下是具体的原理和应用场景：1.均值滤波–原理：均值滤波是一种线性滤波器，通过计算像素点周围邻域像素的平均值来减少图像中的噪声。
–应用场景：适用于高斯噪声或均匀噪声较弱的图像。
2.中值滤波–原理：中值滤波是一种非线性滤波器，通过计算像素点周围邻域像素的中值来减少图像中的噪声。
–应用场景：适用于椒盐噪声或其他脉冲噪声较强的图像。
3.高斯滤波–原理：高斯滤波是一种线性低通滤波器，通过对图像进行卷积操作，使得图像中高频成分的幅值降低，从而减少噪声。
–应用场景：适用于高斯噪声较强的图像。
4.小波降噪–原理：小波降噪是一种基于小波变换的图像降噪方法，它能够在时频域上将信号分解成不同频率的子信号，然后通过阈值处理来减少噪声。
–应用场景：适用于多种噪声类型的图像。
三、图像降噪的应用教学实践图像降噪作为数字图像处理的重要内容，可以在教学中进行实践演示。
以下是一个示例的教学实践步骤：1.引导学生了解图像降噪的原理和应用场景。
2.分发给学生一个包含噪声的图像样本。
3.指导学生使用不同的降噪方法对图像进行处理，比较不同方法的效果和适用场景。
4.引导学生分析降噪结果，总结不同方法的优缺点。
5.提出一个实际应用场景，让学生利用图像降噪技术对该场景下的图像进行处理。
6.引导学生思考如何改进现有的降噪方法，以适应更复杂的噪声环境。
通过以上的教学实践步骤，学生将能够全面了解图像降噪的原理、各种方法的应用场景以及如何在实际场景中应用图像降噪技术进行图像处理。
四、总结图像降噪作为数字图像处理中的重要任务，在实际应用中有着广泛的应用前景。
图像处理中的滤波算法
图像处理中的滤波算法近年来，随着图像处理技术的日益成熟，滤波算法也逐渐变得越来越重要。
滤波算法是一种利用滤波器来处理数字图像的技术，其主要目的是去除图像中的噪声或增强图像的细节，进而提高图像质量。
本文将介绍图像处理中的滤波算法及其应用。
一、滤波算法的分类在图像处理领域中，滤波算法可以分为频域滤波和时域滤波两种。
频域滤波是利用图像在频域上的特性进行处理，常见的算法有傅里叶变换、小波变换等；时域滤波则是利用图像在时域上的特性进行处理，常见的算法有均值滤波、中值滤波等。
二、均值滤波均值滤波是一种简单而常用的滤波算法。
其基本思路是将待处理的图像分成若干个小区域（例如3x3、5x5等），计算每个小区域内像素的平均值，并用该平均值替代该小区域内的所有像素值，从而达到平滑图像的目的。
均值滤波存在的主要问题是会丢失图像中的细节信息，对于边缘部分也会产生模糊效果。
三、中值滤波中值滤波是一种去除噪声的有效算法。
其基本思路是将待处理的图像按照一定窗口大小进行分割，然后对每个小区域内的像素进行排序，选择其中位数作为该区域的像素值，达到去除噪声的目的。
与均值滤波不同，中值滤波能够有效地保留图像的细节信息，但是对于边缘部分仍然会产生模糊效果。
四、高斯滤波高斯滤波是一种利用高斯函数进行图像平滑的算法。
其基本思路是将待处理的图像与一个高斯核进行卷积，从而使图像中每个像素值变为其周围像素值的加权平均，进一步达到去除噪声的效果。
高斯滤波不只能去除噪声，还能有效地保留图像的细节信息，因此常常被应用到计算机视觉以及模式识别等领域。
五、总结以上介绍了图像处理中的几种常见滤波算法。
不同的滤波算法有不同的优劣性，因此在实际应用中需根据具体的场景选择最适合的算法。
值得注意的是，滤波算法虽然可以有效地去除噪声，但是却可能产生一些副作用，如引入毛刺、变形等问题。
因此在实际应用中需要根据具体情况进行调整，以达到最佳效果。
一种改进的中值滤波算法(张恒等)
>国防科技大学航天与材料工程学院:长沙 "D$$GA@
摘 要 通 常:大 部 分 自 然 图 像 中 同 时 存 在 颗 粒 噪 声 和 高 斯 噪 声:而 单 纯 地 用 中 值 滤 波 算 法 或 均 值 滤 波 难 以 同 时 尽 可能地消除混合噪声H针对这一问题:I00和 J*77*. 提出了一种改进的均值滤波算法 K&15,501L(5..01K0*) >KLK@:虽然 KLK 算法的滤波效果相对于传统的平滑算法已有了很大的改善:但是 KLK 的滤噪能力在很大程 度 上受到了阈值的限制H在分析 KLK 算法和传统平滑算法结构特点的基础上提出了一种改进的自适应中值滤波 算 法H该算法对含有混合噪声的图像上每一点的 MNM 区域应用自适应算子H对于不同的图像区域:算子也相应地 有 所 不 同:其 中 算 子 中 的 权 值 选 取 依 赖 于 区 域 的 灰 度 中 值:且 当 某 点 的 灰 度 越 接 近 灰 度 中 值:其 权 值 就 相 应 地 越 大H实践证明:新算法的处理结果优于传统的滤波算法和 KLK 滤波:且没有阈值限制H 关键词 图像处理 改进的中值滤波 混合噪声 自适应 中图法分类号=LOA!D9"D 文献标识码=< 文章编号=D$$PBC!PD>#$$"@$"B$"$CB$"
空间域滤波复原方法
空间域滤波复原方法
空间域滤波复原方法是一种基于图像的频域分析和处理的方法，它通过对图像进行滤波操作，然后再通过逆滤波操作将图像恢复到原来的状态。
这种方法通常用于去除图像中的噪声或模糊，以及增强图像的细节和边缘等。
常见的空间域滤波复原方法包括以下几种：
1. 均值滤波：将像素点周围的像素值取平均值，从而去除噪声或平滑图像。
均值滤波是最简单的空间域滤波方法，但可能会损失图像的细节和边缘等信息。
2. 中值滤波：将像素点周围的像素值按照大小排序，然后取中间值作为该像素的值，从而去除噪声或平滑图像。
中值滤波相对于均值滤波可以更好地保持图像的细节和边缘等信息，但可能会产生较多的图像模糊。
3. 高斯滤波：将像素点周围的像素值按照高斯分布加权平均，从而去除噪声或平滑图像。
高斯滤波是一种比较常用的空间域滤波方法，可以根据不同的参数设置来平衡去除噪声和保持图像细节等方面的需求。
4. 双边滤波：将像素点周围的像素值按照距离和像素值大小进行加权平均，从而去除噪声或平滑图像。
双边滤波可以更好地平衡去除噪声和保持图像细节等方面的需求，同时可以产生更自然的图像效果。
在实际应用中，通常需要根据图像的特点和处理要求来选择合适的空间域滤波方法，并进行相应的参数设置和调整。
基于仿射变换的图像置乱改进新算法
（ 南 师 范 学 院物 理 与 电 子 丁 程 系 渭
摘
要
传 统 的仿 射 变换 的 图 像 置 乱 算 法 是 将 图像 中像 素 的位 置 重 新 排 列 ， 而 使 原 始 图像 变 换 成 一 个 杂 乱 无 章 的 从
新 图像 ， 其 本 身 的像 索 值 并 未 发 生 改 变 。所 以 置 乱 后 图像 的灰 度 直 方 图都 不 发 生 改 变 ， 灰 度 直 方 图又 是 衡 量 一 幅 图 像 但 而 的 重要 特 征 。埘 于 那 些 对 安 全 性 要 求 比较 高 的 领 域 ， 军 事 或 牵 涉 到 国 家 安 全 的 机 构 ， 类 置 乱 方 法 的安 今 性 可 能 达 不 到 如 这 我 们 期 望 的 要 求 。针 对 以 上 问 题 ， 文提 出 了 一 种 基 于 仿 射 变 换 的 图 像 置 乱 改 进 新 算 法 。该 算 法首 先对 原 始 罔 像 进 行 仿 射 该 变 换 ， 后 对 变 换 后 的 冈像 进 行 ＺｇＺ ｇ扫 描 形 成 一 个 一 维 向 量 ， 对 一 维 向量 中 每 个 像 素 和 它 前 面 相 邻 的 像 素进 行 按 位 然 ｉ ａ － 再 异 或 运 算 ， 时 对 其 异 或 运 算 的 结 果 进 行 像 素 值 的 交叉 换 位 ， 次 改 变 像 素 点 的灰 度 值 ， 而 提 高 图 像 置 乱 效 果 和 安 全 性 。 同 再 从 实 验 结 果 表 明 ， 算 法 与传 统 的 图 像 置 乱 算 法 相 比 ， 乱 后 的 图像 不 仅 直 方 图发 生 了显 著 改 变 ， 且 置乱 冈像 的 统 计 特 征 更 该 置 而 像 白 噪 声 ， 加 适 用 于 图像 文 件 的 加 密 传 输 和秘 密 罔 像 信 息 在 数 字 水 印技 术 中 的 置 乱 预ｇ 理 。 更 处 关 键词 仿 射 变 换 ；罔像 置 乱 ；ＺｇＺ ｇ扫 描 ； 叉 换 位 ｉ ａ － 交
图像的动态降噪原理及应用
图像的动态降噪原理及应用图像动态降噪是一种图像处理技术，用于去除图像中的噪声，并提高图像的质量和清晰度。
本文将介绍图像动态降噪的原理及其应用。
1.原理与方法图像动态降噪的原理是通过对图像进行分析和处理，消除或减弱图像中的噪声。
根据噪声的类型和分布，可以采用不同的降噪方法。
(1) 统计方法：统计方法通过对图像的像素进行统计分析，计算其均值、方差等特征参数，进而判断像素是否为噪声点。
常用的统计方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
(2) 自适应方法：自适应方法是根据像素的邻域信息来进行滤波处理。
主要思想是对于局部区域内的像素，根据其周围像素的值来确定其滤波参数，从而实现自适应滤波。
常用的自适应方法包括自适应中值滤波、自适应高斯滤波等。
(3) 小波变换方法：小波变换方法是一种频域分析方法，可以将图像分解为多个尺度的子带图像，进而对每个子带图像进行降噪处理。
常用的小波变换方法包括离散小波变换(DWT)、小波包变换(WPT)等。
2.应用领域图像动态降噪在各个领域都有广泛的应用。
以下是一些常见的应用领域示例：(1) 数字摄影：在数字摄影中，图像的质量和清晰度对于拍摄者来说非常重要。
图像动态降噪可以帮助提高照片的清晰度和细节，并降低图像的噪声水平，从而提高用户体验。
(2) 医学成像：在医学成像中，图像的噪声会影响诊断的准确性。
通过图像动态降噪，可以减少图像中的噪声，提高医生对疾病或异常情况的检测和识别能力。
(3) 无人驾驶：无人驾驶车辆需要依赖图像传感器来感知周围环境，以实现自动驾驶。
图像动态降噪可以提高图像传感器的性能，降低图像中的噪声，从而提高无人驾驶车辆的感知能力和安全性。
(4) 视频监控：在视频监控领域，图像质量对于实时监控和事件识别非常重要。
通过图像动态降噪，可以提高视频图像的清晰度和细节，从而提高监控系统的效果和准确性。
(5) 图像识别和计算机视觉：在图像识别和计算机视觉任务中，噪声会对算法的性能和准确性产生负面影响。
图像去噪的实现方法
图像去噪的实现方法图像去噪是数字图像处理中重要的一个方面，它可以消除图像中不需要的信息，提高图像的质量。
在实际应用中，由于各种原因（如图像采集设备的噪声、储存时的压缩等），图像中会存在不同程度的噪声。
因此，去噪技术具有很高的应用价值。
本文将介绍几种常见的图像去噪方法。
1. 双边滤波算法（Bilateral filtering）双边滤波算法是一种常用的图像去噪方法，它对图像中的每个像素进行滤波，在滤波过程中，考虑了像素之间的空间距离和像素之间的颜色相似度，从而减少了对边缘的影响。
它的主要优点是能够有效保留图像的细节信息，同时去噪效果较好。
但是，该算法的计算量较大，并且可能导致图像产生模糊。
2. 小波去噪算法（Wavelet denoising）小波去噪算法是使用小波变换对图像进行去噪的方法。
它将图像变换到小波空间后，利用小波系数的特点对图像进行去噪。
小波变换在不同尺度上对图像进行分解，并对每个分解系数进行滤波和重构，去除噪声和保留图像细节。
相比于传统的线性滤波方法，小波去噪算法具有更好的非线性处理能力，可以去除各种类型的噪声。
3. 总变分去噪算法（Total variation denoising）总变分去噪算法是一种压制噪声的非线性方法。
它是基于图像中像素之间的变化量来对图像进行去噪的。
具体来说，总变分去噪算法通过最小化图像中像素之间的总变分（即像素值变化的总和）来实现去噪。
由于总变分具有平滑和稀疏性的特点，因此该算法能够有效去除图像中的噪声，并且可以保持图像的边缘信息。
4. 非局部均值去噪算法（Non-local means denoising）非局部均值去噪算法是一种基于相似度的去噪方法。
它通过寻找图像中相似的块，计算它们之间的均值来进行去噪。
该算法的主要优点是能够有效去除高斯噪声和椒盐噪声，并且对图像平滑处理的影响较小。
但是，该算法的计算量较大，对于大型图像处理可能会导致计算时间过长。
总之，以上介绍的图像去噪方法都有各自的优点和缺点，在不同的应用场景下具有不同的适用性。
图像编码中的混合编码方法研究(九)
图像编码是一种重要的技术，它可以将图像数据转化为二进制码流以便存储和传输。
混合编码方法是其中一种常用的技术，它通过结合不同的编码算法以达到更好的效果。
本文将探讨图像编码中的混合编码方法，并分析其优势和应用场景。
混合编码方法的核心思想是根据图像的特性，结合不同的编码算法进行处理。
常见的混合编码方法有两种：基于区域的混合编码和基于像素的混合编码。
基于区域的混合编码方法将图像划分为多个区域，然后对每个区域采用不同的编码算法。
这种方法考虑到图像中不同区域的特性不同，因此采用不同的编码算法可以更好地保留图像细节。
例如，在自然风景图像中，天空区域可能具有较大的连续区域和较少的细节变化，可以采用无损编码算法；而树木和草地区域可能具有较多的纹理细节，可以采用有损编码算法。
通过这种方式，可以在保留图像质量的同时减小数据量，提高编码效率。
基于像素的混合编码方法则是根据图像中每个像素的特点选择不同的编码算法。
这种方法更加细致，能够根据图像中每个像素的特征进行个性化编码。
例如，在人脸图像中，人脸区域可能需要更高的清晰度和更少的失真，可以选择无损编码算法；而背景区域可能可以采用有损编码算法，以减小数据量。
通过对每个像素进行个性化编码，可以更好地平衡图像质量和数据压缩效果。
混合编码方法不仅可以应用于静态图像的编码，也可以应用于动态图像或视频的编码。
在动态图像或视频中，不同的场景可能要求不同的编码算法。
例如，在动作剧烈的场景中，可能需要更高的清晰度和帧率来捕捉细节；而在静止或单调的场景中，可以降低清晰度和帧率以减小数据量。
通过结合不同的编码算法，可以在不同场景下达到更高的编码效率。
总之，混合编码方法是图像编码中常用的技术之一。
通过结合不同的编码算法，可以更好地平衡图像质量和数据压缩效果。
无论是基于区域还是基于像素的混合编码方法，都能够根据图像的特性进行个性化编码，提高编码效率。
混合编码方法不仅适用于静态图像的编码，也适用于动态图像或视频的编码。
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于是有 2 σ 2) M (M + 1) 1
2 M (M + 1)
∑
~ N (bl + g ,
12
mean R {m, n}=
2 M (M + 1)
M ( M +1) / 2 f iR i =1
∑
~ N (bl ,
2 σ2) M (M + 1) 1
13
由于 f i L (i = 1,2, Λ , M (M + 1) / 2) 与 f i R ( j = 1, 2,Λ , M (M + 1) / 2) 相互独立 则 meanL {m, n} 与 meanR{m, n}相关独立 因此 TLR(m, n)=meanL –meanR 仍然服从正态分布 且有 4σ 12 TLR (m, n) = mean L − mean R ~ N g , M (M + 1) 当像元(m, n)处于图像的平坦区域时 同理可得 15 14
改善了滤波性能 关键词
垂直滑动窗 A
中图分类号
TN911.73
文献标识码
A hybrid filter and advanced algorithms of still images
JING Xiao-jun GENG Yin-yin CAI An-ni SUN Jing-ao
(Beijing University of Posts & Telecommunications, Beijing 100876 China)
作者简介： 景晓军(1965–) 重庆人 浙江德清人
主要研究方向是指纹识别技术 北京邮电大学教授
识别和多媒体通信技术 研究方向是指纹识别技术
孙景鳌(1942–)
山东平度人
图像识别和多媒体通信技术
第1期
景晓军等
静止图像的一种混合滤波及其改进算法
9
加性高斯噪声有较好的平滑作用 但对脉冲信号和其它形式的高频分量抑制效果较差 且模 糊信号边缘 非线性滤波是基于对输入信号序列的一种非线性影射关系 常可把某一特定的 噪声近似地影射为零而保留信号的重要特征 因而可以在一定程度上克服线性滤波器的不 足 非线性滤波早期运用较多的是中值滤波器 其应用于多维信号处理时 对窄脉冲信号具 有良好的抑制能力 但中值滤波器对中拖尾 如均匀分布噪声 和短拖尾分布噪声 如高斯 噪声 其滤波性能较差 且拖尾越短 其滤波能力越差 另外 中值滤波缺乏成熟完善的数 学理论指导 也是其弊病所在 基于数学形态学[6 7]的图像滤波 也属于非线性滤波的范畴 其具备一套完备的理论 方法及算法体系 弥补了非线性滤波缺乏系统性 严密性的数学理论指导的弊病 轮廓结构 形态学是根据图像噪声和有用信号相比 总具有某种随机性难以形成稳定的构形 导致其团 块支持域具有小延展度的连通分量 有用信号恰好相反 的特性 用团块的延展度区分噪声 和有用信号进行滤波 其实现的是几何结构的区域滤波 就是说一个噪声块 只要有一点判 定条件满足要求 整个区域 块 噪声就可全去掉 而通常使用的方法是解析判定条件式的 点滤波 一个噪声块 要每一个点都满足判定条件是很难的 这就导致整个噪声块常常滤不 干净 因此 形态学滤波质量有保证 噪声去除得较干净 可以保留很好的图像细节 但形 态学需要结构元素(或函数)集较多 计算较复杂 系统效率低 不易满足实时性的要求 而 人为减少结构元素(或函数)集 会导致曲线的变形和断裂 恶化总体效果 另外 抑制噪声 锐化边缘受诸多因素影响 相互制约 在图像滤波中形成了一对矛盾 形态学在解决这一对 滤波矛盾上 也存在着缺陷 总之 当前没有一种方法对所有测试图像滤波效果均为最佳 因此 在实际应用时 应针对具体的应用背景和给定的图像类别 综合考虑时间和存储空间的要求 选择适当的滤 波方法 本文针对上述问题 在全面考虑了抑噪 锐化 保留细节 时间和存储空间等因素的 情况下 提出了一类新型的滤波器 基于线性 非线性的混合滤波器及其改进算法 该 滤波器充分结合了线性滤波器和非线性滤波器的优点 较好地改善了滤波性能 且计算量 适中
16
p (TLR (m, n ) | H1 ) = 似然比为 Λ(TLR (m, n )) =
17
g 2 − 2TLR (m, n )g p(TLR (m, n) | H 1 ) = exp − 2 p(TLR (m, n) | H 0 ) 4σ 1 / M (M + 1)
18
包括各种随机噪声
10
通
信
学
报
2002 年
均值为 0
方差为 σ12 的高斯噪声
M
bh
WL
WR
bl i j
( m, n) (a) 原始图像 图1 (b) 图像边缘的一维表示
地面复杂背景及其边界示意图
在进行预处理时, 为尽量避免模糊边缘以提高目标分割的准确性 必须先判别图像中的 每个像元是否为区域边界点 为此 我们以当前像元(m, n)点为中心设置一 M M 正方形 然后再以通过(m, n) 点的竖直线为界 把这个正方形分成左右二个相等的长方形滤波窗 窗 尺寸为 WL =WR =M (M+1)/2 M 一般取奇数 则根据最大似然估计理论 基于窗 WL WR 内 所有像元强度的估计值分别为 mean L =
0 2 M (M + 1) i =− ( M −1)
∑
i= 0
( M −1) 2
2 j =− ( M −1) 2 (M −1) 2
∑ f ( m + i, n + j)
3
2 mean R = M (M + 1)
(M −1) 2
∑
j =− ( M −1) 2
∑ f ( m + i, n + j)
4
下面来判别当前像元(m, n)是否为区域边界 设统计变量 TLR 为 TLR (m, n)=meanL –meanR ι是决策门限 则可得到如下形式的二元检测 H 0 : TLR ≤ ι f (m, n)不是图像区域的边界点 H1 : TLR > ι f (m, n)是图像区域的边界点 在 H0 假设下 在 H1 假设下 有 f (m, n)=bl +v' ( m, n) 有
' b + h + v (m, n ) (m,n)∈ WL f (m, n) = l ' (m, n) ∈ WR bl + v (m, n)
5
6
(m, n)∈WL∪WR
7
8 则将像元(m, n)
令 f (TLR|H0)和 f (TLR |H1 )分别表示 TLR (m, n)在假设 H0 或 H1 下的概率密度函数 判决为边界点的检测概率和虚警概率分别为 Pd = Pr[TLR ≥ ι | H1 ] = Pfa = Pr[TLR ≥ ι | H 0 ] =
摘 边缘
要
本文结合线性滤波器和非线性滤波器的优点 反映图像的几何结构和细节特性 该滤波器计算量适中 水平滑动窗 混合滤波
提出了一种基于线性
非线性的混合滤 进一步
波算法
该算法比均值滤波器和中值滤波器具有更好的抑制噪声的能力 能较好地保持图像的 在此基础上又提出了改进算法及其快速实现 具有较好的实时性 快速实现 文章编号 1000-436X 2002 01-0008 -10
4σ 12 TLR (m, n ) = mean L − mean R ~ N 0 , M (M + 1) 即 p (TLR (m, n ) | H 0 ) = M T 2 LR (m, n) exp − 2 2 ðσ1 4σ 1 / M (M + 1) (T (m, n) − g )2 M exp − LR 2 2 ð σ1 4σ 1 / M (M + 1)
2
2.1
混合滤波器
判断边界点准则 不失一般性 设局部滑动估计窗内的图像中存在两种可能的情形 1) 均匀 (非边界) 区 域 滑动窗内的像元点灰度值近似相等 2) 边界区域 窗内存在两种灰度值不等的区域 bh bl 其中 g=bh –bl 且边界是突变的 如图 1 所示 当方形滑动窗 W0 长度 M 取得适当时 这 种假设是符合实际情况的 设局部滑动窗内灰度值近似为 bh 和 bl 的像元所在的区域分别记 为Ωh 和Ωl 则窗内各像元可表示为 f (m, n)= b (m, n) +v' (m, n) 1 其中 b b(m, n) = h bl v ' (m, n)表示二维图像平面内的高频分量 (m, n) ∈ Ω h (m, n ) ∈ Ω l 2 这里可以近似认为 v ' (m, n)是
11
Pr(H 0 ) 是指对于图像中的每个像元 其处于区域边界点与非边界点的概率密度 Pr(H1 ) 比 一般选为η =10 我们不妨假设像元(m, n)是图像的边界点 即 TLR(m, n) ι 并且其左右邻域窗 WL 和 WR L R R R 内 像 素 灰 度 值 组 成 的 样 本 分 别 为 ( f1L , f 2L , Λ , f M 且 ( M +1) / 2 ) 和 ( f1 , f 2 , Λ , f M ( M +1) / 2 ) f i L (i = 1,2,Λ , M (M + 1) / 2) 与 f i R ( j = 1, 2,Λ , M (M + 1) / 2) 相互独立 由式(8)可知 f i L ~ N (bl + g, σ 12 ) mean L {m, n} = f i R ~ N (bl , σ 12 )
1
引言
在图像处理中 图像滤波起着重要作用 它可以有效地抑制 平滑 各种噪声 保持 边缘信息 从而改善后续处理工作的质量 如提高图像分割精度等 目前 图像滤波常用 的方法是线性滤波技术和非线性滤波技术[1~5] 线性滤波以其完善的理论基础 数学处理简 单 易于采用 FFT 和硬件实现等优点 一直在图像滤波领域占有重要的地位 线性滤波对