中值和均值滤波论文(附代码)
中值滤波和均值滤波代码

%均值滤波clc,clear;f=imread('2.bmp');subplot(221),imshow(f);f1=imnoise(f,'gaussian',0.002,0.0008);subplot(222),imshow(f1);k1=floor(3/2)+1;k2=floor(3/2)+1;X=f1;[M,N]=size(X);uint8 Y=zeros(M,N);funBox=zeros(3,3);for i=1:M-3for j=1:N-3funBox=X(i:i+3,j:j+3);s=sum(funBox(:));h=s/9;Y(i+k1,j+k2)=h;end;end;Y=Y/255;subplot(223),imshow(Y);注意:在matlab中,我们常使用imshow()函数来显示图像,而此时的图像矩阵可能经过了某种运算。
在matlab中,为了保证精度,经过了运算的图像矩阵I其数据类型会从unit8型变成double型。
如果直接运行imshow(I),我们会发现显示的是一个白色的图像。
这是因为imshow()显示图像时对double型是认为在0~1范围内,即大于1时都是显示为白色,而imshow显示uint8型时是0~255范围。
而经过运算的范围在0-255之间的double型数据就被不正常得显示为白色图像了。
那么如何解决这个问题呢?笔者曾经用fix()函数把图像矩阵由实数形式转化成整数形式,但这样仍无法改变图像矩阵是double型的事实。
通过搜索,找到两个解决方法:imshow(I/256); ----------将图像矩阵转化到0-1之间imshow(I,[]); -----------自动调整数据的范围以便于显示(不明白原理!)PS:imshow(I,[]),将I的最小值看作0,最大值看作255,所以黑白明显从实验结果看两种方法都解决了问题,但是从显示的图像看,第二种方法显示的图像明暗黑白对比的强烈些!不知什么原理!此外还找到一些方法,还没有试过,记录如下:uint8和im2uint8的区别图像数据在计算前需要转换为double,以保证精度; 很多矩阵数据也都是double的,要想显示其,必须先转换为图像的标准数据格式. 如果转换前的数据符合图像数据标准(比如如果是double则要位于0~1之间),那么可以直接使用im2uint8如果转换前的数据分布不合规律,则使用uint8,将其自动切割至0~255(超过255的按255)最好使用mat2gray,将一个矩阵转化为灰度图像的数据格式(double)另外,可以用isgray判断矩阵是否是一个图像数据矩阵总之,im2uint8、im2double要跟uint8、double%均值滤波k=floor(3*3/2)+1;[M,N]=size(X);uint8 Z=zeros(M,N);funBox=zeros(3,3);temp=zeros(3*3);for i=1:M-3for j=1:N-3funBox=X(i:i+3,j:j+3);temp=funBox(:);tempSort=sort(temp);Z(i,j)=tempSort(k);end;end;subplot(224),imshow(Z);。
一些软件滤波算法的原理和程序源代码

一些软件滤波算法的原理和程序源代码滤波算法是信号处理中常用的技术,用于去除信号中的噪声或抽取感兴趣的信号特征。
在本文中,我将介绍几种常见的软件滤波算法的原理和程序源代码,包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波。
1.均值滤波均值滤波是一种简单直观的滤波算法。
其原理是通过计算像素周围邻近像素的平均值,来替换掉原始图像像素的值。
均值滤波的算法步骤如下:-创建一个大小为n的窗口(n通常为奇数),以当前像素为中心。
-计算窗口中所有像素的平均值。
-将当前像素的值替换为计算得到的平均值。
-按顺序处理所有像素。
以下是均值滤波的C++程序源代码示例:```cppvoid meanFilter(const cv::Mat& src, cv::Mat& dst, int kernelSize)int kernelHalfSize = kernelSize / 2;dst.create(src.size(, src.type();for (int y = 0; y < src.rows; y++)for (int x = 0; x < src.cols; x++)cv::Vec3f sum = cv::Vec3f(0, 0, 0);int numPixels = 0;for (int ky = -kernelHalfSize; ky <= kernelHalfSize; ky++) for (int kx = -kernelHalfSize; kx <= kernelHalfSize; kx++) int px = x + kx;int py = y + ky;if (px >= 0 && py >= 0 && px < src.cols && py < src.rows) sum += src.at<cv::Vec3b>(py, px);numPixels++;}}}cv::Vec3f average = sum / numPixels;dst.at<cv::Vec3b>(y, x) = average;}}```2.中值滤波中值滤波是一种非线性滤波算法,主要用于去除图片中的椒盐噪声。
均值滤波和中值滤波

均值滤波与自适应中值滤波的仿真与实现摘要图像是一种重要的信息源,通过图像处理可以帮助人们了解信息的内涵,然而在图像使用和传输过程中,不可避免会受到噪声的干扰,因此为了恢复原始图像,达到好的视觉效果,需要对图像进行滤波操作。
根据噪声种类不同,可以采用不同的滤波方法,均值滤波是典型的线性滤波算法,能够有效滤波图像中的加性噪声,而中值滤波器是能够有效滤除脉冲噪声的非线性滤波器,但传统中值滤波去脉冲噪声的性能受滤波窗口尺寸的影响较大, 在抑制图像噪声和保护细节两方面存在矛盾。
本文首先对不同均值滤波器在处理不同噪声方面的优缺点进行了分析,然后分别用中值滤波器和自适应中值滤波器对被椒盐噪声污染的图像进行了滤波操作,发现自适应中值滤波方法不仅可以有效滤波椒盐噪声,同时还可以有效地克服中值滤波器造成图像边缘模糊的缺点。
1.均值滤波均值滤波是典型的线性滤波算法,它是指在图像上对目标像素给一个模板,该模板包括了其周围的临近像素点和其本身像素点。
再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。
均值滤波也称为线性滤波,其采用的主要方法为邻域平均法。
线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值,即对待处理的当前像素点(x,y),选择一个模板,该模板由其邻近的若干像素组成,求模板中所有像素的均值,再把该均值赋予当前像素点(x,y),作为处理后图像在该点上的灰度值g(x,y),即g(x,y)=1/m ∑f(x,y), m为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。
均值滤波能够有效滤除图像中的加性噪声,但均值滤波本身存在着固有的缺陷,即它不能很好地保护图像细节,在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分,从而使图像变得模糊。
均值滤波主要有算术均值滤波,几何均值滤波,谐波均值滤波以及逆谐波均值滤波,本文只对算术均值滤波,几何均值滤波和逆谐波均值滤波进行研究。
其中几何均值滤波器所达到的平滑度可以与算术均值滤波器相比,但在滤波过程中丢失更少的图象细节。
中值滤波与均值滤波
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低通滤波(5*5、7*7、9*9、11*11)
均值滤波器
—— 原理
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。将模板中 的全体像素的均值来替代原来的像素值的方 法。
中值滤波
—— 原理示例
m-2
m-1
6
10
m
m+1
22
5
数值排序
m
m+1
m-2
2
5
6
m+2 8
m+2 8
m-1 10
2
6
中值滤波器 —— 处理示例
例:模板是一个1*5大小的一维模板。 原图像为: 2 2 6 2 1 2 4 4 4 2 4
处理后为: 2 2 2 2 2 2 4 4 4 4 4
(1,2,2,2,6) (1,2,2,2,6) (1,2,2,4,6)
C=5.5263
边框保留不变的效果示例
示例
均值滤波的改进
—— 加权均值滤波
均值滤波器的缺点是,会使图像变的模糊,原因 是它对所有的点都是同等对待,在将噪声点分摊 的同时,将景物的边界点也分摊了。
为了改善效果,就可采用加权平均的方式来构造 滤波器。
均值滤波的改进
—— 加权均值滤波
如下,是几个典型的加权平均滤波器。
1 1 1
H1
1 10
1
2
1
1 1 1 示例
1 2 1
H2
1 16
2
4
21 Βιβλιοθήκη 1示例1 1 1
H3
1 8
中值滤波与均值滤波的应用研究

技 术 创 新
中值 滤 波 与 均 值 滤 波 的应 用 研 究
杨 秋 霞
(四 川 理 工 学 院 自电 学 院 )
摘 要 图像 增强是 一种 图像 处理 方法,而中值 滤波和均值 滤波作 为图像 增强处理方法的 两种重要手段 已被 广泛应用。本文主要从 均值 滤波和中值 滤波的原理 出发 ,分析这两种滤波 方法的适用性 。
1998
【5】 邓 炎昌 ,刘润 清 语 言与 文化 外语教 学 与研 究 出版社 ,1989
(收 稿 日期 :201O-08—3O)
与信 息 处理 。
(收 稿 日 期 :2010-09-13)
(接 46页 )总之 ,要 多去观察别 的国家 的人 的文 化和风俗习惯 ,在 进 行跨 文化社 会语言交际时 ,尤其要 注意文 化意义上的差异 ,提高跨文 化的敏锐 性 。要从 起社会文 化入 手 ,揭示 词语 的文化 因素和 国情 内 涵。只有这样 ,才能准确把 握文 字代码的真正意思 ,从而做到得心应 手 ,将 语言交流发挥到极致 。
ห้องสมุดไป่ตู้1999
【9J M .Runt. Second generat ion image coding techniques. Proceed ing
ofthe IEEE, 1985, 73(4): 299—302
[10] T Komatsu, K. Aizaw a, T. Saito. Very hi曲 resolu6on
参 考 文 献
【1】 何 东健 嫩 字 图像 处理 [M】西安 :西安 电子科 技 大 学 出版 社 ,2003 【2] 毕候捷 -图像 通 信工程 【M]北京 :人 民邮 电出版 社 ,1995
均值滤波与中值滤波的应用)

摘要通常,在自然界中大部分信号都存在噪声。
而在如今的数字信号处理中,有各种各样的数字信号滤波器,可以实现对噪声信号的滤波,恢复出原始信号的波形。
本课程设计是基于一维信号被噪声信号污染后,分别经过均值滤波和中值滤波处理后,提取出原始信号,并且观看不同M值时滤波后波形的比较。
均值滤波和中值滤波在数字信号处理中都是非常重要的滤波器,具有广泛的应用。
关键词均值滤波中值滤波数字信号处理目录摘要 (1)第1章均值滤波 (3)1.1 均值滤波的原理 (3)1.2 均值滤波的实现算法 (3)1.3 均值滤波的应用 (3)1.4 均值滤波器 (3)第2章中值滤波 (4)1.1 中值滤波的原理 (4)1.2 中值滤波的实现算法 (4)1.3 中值滤波的应用 (4)1.4 中值滤波器 (4)第3章均值滤波和中值滤波滤除噪声方法 (5)3.1 均值滤波和中值滤波对噪声信号滤波 (5)3.2 程序设计 (7)3.3 结果分析 (8)3.4 心得体会 (11)参考文献 (12)1.1均值滤波的原理均值滤波是典型的线性滤波算法,它是指在图像上对目标像素给一个模板,该模板包括了其周围的临近像素(以目标象素为中心的周围8个象素,构成一个滤波模板,即去掉目标象素本身)。
再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。
均值滤波也称为线性滤波,其采用的主要方法为领域平均法。
线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值,即对待处理的当前像素点(x,y),选择一个模板,该模板由其近邻的若干像素组成,求模板中所有像素的均值,再把该均值赋予当前像素点(x,y),作为处理后图像在该点上的灰度值u(x,y),即u(x,y)=1/m ∑f(x,y)①m为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。
1.2均值滤波的实现算法均值滤波将每个像素点的灰度值设置为以该点为中心的邻域窗口内的所有像素灰度值的平均值,以实现像素的平滑,达到图像去噪的目的。
设输入图像信号为f(x,y),去噪处理后的输出图像为g(x,y),则有g(x,y)=| f(x,y)- u (x,y)| ②通过上式可以达到消除信号噪声的目的,但对于其中的每一个灰度值来说,都需要按照式①求取以该点中心的邻域窗口内所有像素的平均值,对长度为(2n+1)的信号来说,需要进行(2n+1)次加法、一次乘法、一次除法。
中值滤波和均值滤波C++代码

中值滤波和均值滤波C++代码均值滤波和中值滤波代码2008-11-24 16:07:36| 分类: |举报|字号//------------------均值滤波器bool FilterAV(unsigned char *image,int height,int width){int i,j;unsigned char *p=(unsigned char*)malloc(height*width);for(i=1;i<height-1;i++){for(j=1;j<width-1;j++){p[i*width+j]=(unsigned char)(((int)image[(i-1)*width+j-1]+(int)image[(i-1)*width+j]+(int)image[(i-1)*width+j+1]+(int)image[i*width+j-1]+(int)image[i*width+j]+(int)image[i*width+j+1]+(int)image[(i+1)*width+j-1]+(int)image[(i+1)*width+j]+(int)image[(i+1)*width+j+1])/9);}}for(i=1;i<height-1;i++){for(j=1;j<width-1;j++){image[i*width+j]=p[i*width+j];}}free(p);return true;}//----------------------------中值滤波器bool FilterMid(unsigned char *image,int height,int width){int i,j,k,l;int pos;unsigned char temp;unsigned char psr[9];unsigned char *p=(unsigned char*)malloc(height*width); for(i=1;i<height-1;i++){for(j=1;j<width-1;j++){ //---3*3窗⼝矩阵psr[0]=image[(i-1)*width+j-1];psr[1]=image[(i-1)*width+j];psr[2]=image[(i-1)*width+j+1];psr[3]=image[i*width+j-1];psr[4]=image[i*width+j];psr[5]=image[i*width+j+1];psr[6]=image[(i+1)*width+j-1];psr[7]=image[(i+1)*width+j];psr[8]=image[(i+1)*width+j+1];//--------选择排序for(k=0;k<9;k++){pos=k;for(l=k;l<9;l++){if(psr[l]<psr[pos])pos=l;}temp=psr[k];psr[k]=psr[pos];psr[pos]=temp;}//------取中值p[i*width+j]=psr[4];}}for(i=1;i<height-1;i++){for(j=1;j<width-1;j++){image[i*width+j]=p[i*width+j]; }}free(p);return true;}。
试验二均值滤波和中值滤波

实验二 均值滤波和中值滤波
图像的空间滤波是实现图像增强的重要手段之一,利用合适的滤波器可以实现图像平滑,滤噪,提高图像信噪比的功能。
本节实验主要学习空间滤波中最典型的两种算法:图像的均值滤波和中值滤波。
【一】实验目的
熟悉图像增强的原理,重点掌握图像的均值滤波和中值滤波,并利用Visual Basic 6.0实现两种算法。
【二】实验原理
图像的线性滤波
1) 图像线性滤波也称图像卷积,是图像与卷积核(Kernel )的线性累加。
卷积核一般为2n+1 *2n+1 (如3*3, 5*5)的模板,将核中心与待处理像素匹配,对应位置的元素相乘再相加,得到的就是该点线性滤波结果。
如下图:
图1. 图像卷积示意图
()∑∈⋅++=
H
R j i j i H j v i u I v u I ),()
,(),(,'
例
:
原图像
卷积核
=
输出
⊗
图像的线性滤波——均值滤波
9
1*
=
251*
=
2) 图像的中值滤波
是一种常用的抑制噪声的非线性方法,它不是将图像与核系数卷积,而是在核框架的每个位置上(即将核的中心与待处理的图像像素对齐),输出的像素灰度为该核框架范围下图像所有像素灰度的中位数。
【三】程序流程
图3. 图像均值滤波流程图
图4. 图像中值滤波流程图
【四】程序设计
略 【五】
对于给定的高斯噪声图像和椒盐噪声图像,利用何种滤波手段处理效果更好?
图5. 左图为混有高斯噪声的图像,右图为混有椒盐噪声的图像。
均值滤波和中值滤波的比较分析

均值滤波和中值滤波的比较分析一、图像系统中的常见噪声一般在图像中常见的噪声有:1、按噪声幅度分布形状而分,成高斯分布的称为高斯噪声,主要由阻性元器件内部产生。
2、按噪声和信号之间的关系分为加性噪声和乘性噪声。
加性噪声与输入图像信号无关,含噪图像可表示为。
乘性噪声往往随图像信号的变化而变化其含噪图像可表示为3、椒盐(Salt and pepper)噪声:主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生泊松噪声。
4、量化噪声:此类噪声与输入图像信号无关,是量化过程存在量化误差,再反映到接收端而产生,其大小显示出数字图像和原始图像差异。
本文为了分析不同去噪方法的应用范围,将原图像分别加入高斯噪声及椒盐噪声,运用Matalab编程实现两种不同滤波方法的去噪结果,并据此进行比较得出相应结论。
下面几幅图为本文所选用的经过灰度变换后得到的图像、添加椒盐噪声和高斯噪声后的图像:二.去噪的两种常用方法1.均值滤波均值滤波也称为线性滤波,其采用的主要方法为邻域平均法。
其基本原理是用均值替代原图像中的各个像素值,即对待处理的当前像素点,选择一个模板,该模板由其近邻的若干像素组成,求模板中所有像素的均值,再把该均值赋予当前像素点 ,作为处理后图像在该点上的灰度 ,即,其中,为模板,为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。
如下即分别为用中值滤波对加有高斯噪声、椒盐噪声、的图像处理后的对比图:2.中值滤波中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术。
其实现原理如下:将某个像素邻域中的像素按灰度值进行排序,然后选择该序列的中间值作为输出的像素值,让周围像素灰度值的差比较大的像素改取与周围的像素值接近的值,从而可以消除孤立的噪声点。
其具体的操作是:首先确定一个以某个像素为中心点的领域,一般为方形领域(如 3 * 3、5 * 5的矩形领域),然后将领域中的各个像素的灰度值进行排序。
假设其排序为:,取排好序的序列的中间值作为中心点像素灰度的新值,这里的邻域通常被称为窗口。
数字图像处理-平均滤波与中值滤波(含MATLAB代码)

数字图像处理实验二15生医一、实验内容产生教材104页题图4.18〔右图〕所示的二值图像〔白为1,黑为0〕,编程实现习题4.18所要求的处理〔3x3的平均滤波和中值滤波〕功能〔图像四周边界不考虑,处理结果按四舍五入仍取0或1〕,显示处理前后的图像,比较其异同。
二、运行环境MATLAB R2014a三、运行结果及分析1. 四种不同的窗的3x3平均滤波 ①在MATLAB 图形窗界面进行放大可以看出四者之间的差异:4领域与8邻域之间没有明显差异,但是加权与未加权之间的差异较为明显,表达在:加权后每个矩形块的四个尖角部分都被保留了下来4邻域平均滤波后图像8邻域平均滤波后图像4邻域加权平均滤波后图像8邻域加权平均滤波后图像〔图像四周边界不考虑〕,而未加权的尖角处黑色变为白色。
②原因分析:加权后尖角处原来白色的点〔1〕进行计算3/5=0.6四舍五入后值为1,保持白色,原来黑色的点〔0〕进行计算2/5=0.4四舍五入后值为0,保持黑色;而未加权尖角处无论原来是黑色还是白色,进行计算2/4=0.5四舍五入后值为1,所以原先的黑色〔0〕也变成了白色〔1〕。
③下列图为放大后的截图:2.中值滤波与原图像的比照①在MATLAB图形窗界面进行放大后可观察出:使用3x3方形中值滤波模板的效果与4领域、8领域加权平均滤波的效果相同,每个矩形块的四个尖角部分都被保留了下来〔图像四周边界不考虑〕。
②原因分析:套用3x3方形中值滤波模板后,尖角处原来白色的点〔1〕在窗内1多于0,取中值后仍保持白色,原来黑色的点〔0〕在窗内0多于1,取中值后仍保持白色。
③下列图为放大后的截图:原图像中值滤波后图像四、心得体会通过MATLAB编程更加理解了课后题的计算结果,直观地看出了黑白像素点灰度值变化前后的取值异同。
同时,对MATLAB实现像素点灰度值的替换机理也有所掌握,比方后边附的程序中会提到的“%”标注的思考。
五、具体程序% 生成黑白块图像unit=zeros(64,64);f=zeros(256,256);for i=1:1:32for j=1:1:32unit(i,j)=1; % 1/4白块endendfor i=33:1:64for j=33:1:64unit(i,j)=1; % 1/4白块endendfor i=1:64:256for j=1:64:256f(i:i+63,j:j+63)=unit;endend% 对原图像进行3x3平均滤波for i=2:1:255for j=2:1:255fave4(i,j)=(f(i-1,j)+f(i+1,j)+f(i,j-1)+f(i,j+1))/4;fave8(i,j)=(f(i-1,j-1)+f(i-1,j)+f(i-1,j+1)+f(i,j-1)+f(i,j+1)+f(i+1,j-1)+f(i+1,j)+f(i+1,j+1))/8;fave4_weighted(i,j)=(f(i-1,j)+f(i+1,j)+f(i,j-1)+f(i,j+1)+f(i,j))/5;fave8_weighted(i,j)=(f(i-1,j-1)+f(i-1,j)+f(i-1,j+1)+f(i,j-1)+f(i,j+1) +f(i+1,j-1)+f(i+1,j)+f(i+1,j+1)+f(i,j))/9;endendfave4=round(fave4); % 平均后灰度值有可能是小数,要取整fave8=round(fave8);fave4_weighted =round(fave4_weighted);fave8_weighted =round(fave8_weighted);subplot(2,2,1);imshow(fave4);title('4邻域平均滤波后图像');subplot(2,2,2);imshow(fave8);title('8邻域平均滤波后图像')subplot(2,2,3);imshow(fave4_weighted);title('4邻域加权平均滤波后图像')subplot(2,2,4);imshow(fave8_weighted);title('8邻域加权平均滤波后图像')% 对原图像进行3x3方形中值滤波for i=2:1:255for j=2:1:255a=[f(i-1,j-1),f(i-1,j),f(i-1,j+1),f(i,j-1),f(i,j),f(i,j+1),f(i+1,j-1),f(i+1,j),f(i+1,j+1)];b=sort(a); % 排序函数fmid(i,j)=b(5); % 9个数排序的中值endendsubplot(1,2,1);imshow(f);title('原图像');subplot(1,2,2);imshow(fmid);title('中值滤波后图像')4邻域平均滤波后图像8邻域平均滤波后图像4邻域加权平均滤波后图像8邻域加权平均滤波后图像原图像中值滤波后图像。
openCV中值滤波和均值滤波的代码实现

openCV中值滤波和均值滤波的代码实现⽬录⼀.均值滤波⼆.中值滤波在开始我们今天的博客之前,我们需要先了解⼀下什么是滤波:⾸先我们看⼀下图像滤波的概念。
图像滤波,即在尽量保留图像细节特征的条件下对⽬标图像的噪声进⾏抑制,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影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。
下图左边是原图右边是噪声图:消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作。
信号或图像的能量⼤部分集中在幅度谱的低频和中频段是很常见的,⽽在较⾼频段,感兴趣的信息经常被噪声淹没。
因此⼀个能降低⾼频成分幅度的滤波器就能够减弱噪声的影响。
图像滤波的⽬的有两个:⼀是抽出对象的特征作为图像识别的特征模式;另⼀个是为适应图像处理的要求,消除图像数字化时所混⼊的噪声。
⽽对滤波处理的要求也有两条:⼀是不能损坏图像的轮廓及边缘等重要信息;⼆是使图像清晰视觉效果好。
平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术。
它的⽬的有两类:⼀类是模糊;另⼀类是消除噪⾳。
空间域的平滑滤波⼀般采⽤简单平均法进⾏,就是求邻近像元点的平均亮度值。
邻域的⼤⼩与平滑的效果直接相关,邻域越⼤平滑的效果越好,但邻域过⼤,平滑会使边缘信息损失的越⼤,从⽽使输出的图像变得模糊,因此需合理选择邻域的⼤⼩。
关于滤波器,⼀种形象的⽐喻法是:我们可以把滤波器想象成⼀个包含加权系数的窗⼝,当使⽤这个滤波器平滑处理图像时,就把这个窗⼝放到图像之上,透过这个窗⼝来看我们得到的图像。
举⼀个滤波在我们⽣活中的应⽤:美颜的磨⽪功能。
如果将我们脸上坑坑洼洼⽐作是噪声的话,那么滤波算法就是来取出这些噪声,使我们⾃拍的⽪肤看起来很光滑。
这篇博⽂会介绍中值滤波以及均值滤波两种算法⼀.均值滤波图⽚中⼀个⽅块区域(⼀般为3*3)内,中⼼点的像素为全部点像素值的平均值。
均值滤波就是对于整张图⽚进⾏以上操作。
我们可以看下图的矩阵进⾏理解缺陷:均值滤波本⾝存在着固有的缺陷,即它不能很好地保护图像细节,在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分,从⽽使图像变得模糊,不能很好地去除噪声点。
中值滤波matlab代码

中值滤波matlab代码
中值滤波是一种常用的数字图像处理方法,可以有效地消除噪声并平滑图像。
以下是用MATLAB实现中值滤波的代码。
输入参数:
img:原始图像
N:滤波器大小(正方形)
输出参数:
out:滤波后的图像
示例代码:
function out = median_filter(img, N)
[rows,cols] = size(img); %获取图像大小
img = padarray(img,[N N],'replicate'); %对图像进行边缘填充
out = zeros(rows,cols); %初始化输出图像
for i = 1+N:rows+N %对图像进行遍历
for j = 1+N:cols+N
patch = img(i-N:i+N,j-N:j+N); %获取当前位置的滤波窗口
out(i-N,j-N) = median(patch(:)); %取窗口中的中值作为当前位置的输出值
end
end
end
使用方法:
img = imread('test.jpg'); %读取图像
img_gray = rgb2gray(img); %将图像转换为灰度图
out = median_filter(img_gray, 5); %对图像进行中值滤波,并设置
滤波器大小为5
imshow(out); %显示滤波后的图像
以上是中值滤波MATLAB代码的实现过程。
通过调整滤波器大小,可以得到不同程度的平滑效果。
最常用数字滤波方法及源代码

最常用数字滤波方法及源代码在数字信号处理中,常用的数字滤波方法有以下几种:1) 移动平均滤波(Moving Average Filter):将输入信号的过去N 个样本的平均值作为输出样本的值。
这种滤波器可以有效地平滑信号,但对于快速变化的信号可能引入较大的延迟。
2) 中值滤波(Median Filter):将输入信号的过去N个样本的中间值作为输出样本的值。
中值滤波器可以有效地去除噪声,但对于快速变化的信号可能引入较大的失真。
3) 低通滤波(Lowpass Filter):通过去除高频成分来平滑信号。
常用的低通滤波器有巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器等。
以下是Python中实现这些滤波方法的简单源代码示例:移动平均滤波方法:```pythondef moving_average_filter(input_signal, window_size):filtered_signal = []for i in range(len(input_signal) - window_size + 1):window = input_signal[i:i+window_size]filtered_signal.append(sum(window) / window_size)return filtered_signal```中值滤波方法:```pythondef median_filter(input_signal, window_size):filtered_signal = []for i in range(len(input_signal) - window_size + 1):window = input_signal[i:i+window_size]filtered_signal.append(sorted(window)[window_size//2])return filtered_signal```低通滤波方法:```pythonimport scipy.signal as signaldef lowpass_filter(input_signal, cutoff_freq, fs):nyquist_freq = 0.5 * fsnormalized_cutoff_freq = cutoff_freq / nyquist_freqb, a = signal.butter(4, normalized_cutoff_freq, btype='low') filtered_signal = signal.lfilter(b, a, input_signal)return filtered_signal```注意:以上代码示例仅为简单实现,并未考虑边界情况和参数校验等细节。
均值滤波和中值滤波

均值滤波与自适应中值滤波得仿真与实现摘要图像就是一种重要得信息源,通过图像处理可以帮助人们了解信息得内涵,然而在图像使用与传输过程中,不可避免会受到噪声得干扰,因此为了恢复原始图像,达到好得视觉效果,需要对图像进行滤波操作。
根据噪声种类不同,可以采用不同得滤波方法,均值滤波就是典型得线性滤波算法,能够有效滤波图像中得加性噪声,而中值滤波器就是能够有效滤除脉冲噪声得非线性滤波器,但传统中值滤波去脉冲噪声得性能受滤波窗口尺寸得影响较大, 在抑制图像噪声与保护细节两方面存在矛盾、本文首先对不同均值滤波器在处理不同噪声方面得优缺点进行了分析,然后分别用中值滤波器与自适应中值滤波器对被椒盐噪声污染得图像进行了滤波操作,发现自适应中值滤波方法不仅可以有效滤波椒盐噪声,同时还可以有效地克服中值滤波器造成图像边缘模糊得缺点。
1.均值滤波均值滤波就是典型得线性滤波算法,它就是指在图像上对目标像素给一个模板,该模板包括了其周围得临近像素点与其本身像素点。
再用模板中得全体像素得平均值来代替原来像素值。
均值滤波也称为线性滤波,其采用得主要方法为邻域平均法、线性滤波得基本原理就是用均值代替原图像中得各个像素值,即对待处理得当前像素点(x,y),选择一个模板,该模板由其邻近得若干像素组成,求模板中所有像素得均值,再把该均值赋予当前像素点(x,y),作为处理后图像在该点上得灰度值g(x,y),即g(x,y)=1/m ∑f(x,y), m为该模板中包含当前像素在内得像素总个数。
均值滤波能够有效滤除图像中得加性噪声,但均值滤波本身存在着固有得缺陷,即它不能很好地保护图像细节,在图像去噪得同时也破坏了图像得细节部分,从而使图像变得模糊。
均值滤波主要有算术均值滤波,几何均值滤波,谐波均值滤波以及逆谐波均值滤波,本文只对算术均值滤波,几何均值滤波与逆谐波均值滤波进行研究。
其中几何均值滤波器所达到得平滑度可以与算术均值滤波器相比,但在滤波过程中丢失更少得图象细节、逆谐波均值滤波器更适合于处理脉冲噪声,但它有个缺点,就就是必须要知道噪声就是暗噪声还就是亮噪声,以便于选择合适得滤波器阶数符号,如果阶数得符号选择错了可能会引起灾难性得后果、下面分别对算术平均滤波,几何平均滤波与逆谐波均值滤波对不同噪声得滤波效果进行仿真分析、1.1算术平均滤波,几何平均滤波与逆谐波均值滤波对高斯噪声进行滤波A 原始图像B 高斯噪声污染的图像C 用3x3算术均值滤波器滤波后图像D 用3x3几何均值滤波器滤波后图像E Q=-1.5的逆谐波滤波器滤波后图像F Q=1.5的逆谐波滤波器滤波后图像图一均值滤波(高斯噪声)如图一所示,图A为原始图像,图B为被高斯噪声污染得图像,图C为用3x3算术均值滤波处理后得图像,图D为用3x3几何均值滤波处理后得图像,图E为用Q=—1。
图像处理——均值滤波+中值滤波(Matlab)

题目:均值滤波和中值滤波在自己的证件照中加入椒盐噪声、高斯白噪声。
分别用3*3、5*5、7*7的均值滤波器和中值滤波器进行滤波。
处理过程1.用imnoise函数在图像中分别加入椒盐噪声和高斯白噪声;2.均值滤波:用fspecial函数创建各模板大小的均值滤波器,并用imfilter函数进行滤波。
中值滤波:直接用matlab提供的medfilt2中值滤波器进行滤波即可。
处理结果程序清单(1)均值滤波rgb=imread('photo.jpg');J1=imnoise(rgb,'salt & pepper',0.02);J2=imnoise(J1,'gaussian',0,0.01);h1=fspecial('average',[3,3]);h2=fspecial('average',[5,5]);h3=fspecial('average',[7,7]);rgb1=imfilter(J2,h1);rgb2=imfilter(J2,h2);rgb3=imfilter(J2,h3);figure;subplot(2,3,1);imshow(rgb)title('原图像');subplot(2,3,2);imshow(J2)title('加入噪声后的图像');subplot(2,3,4);imshow(rgb1)title('3*3均值滤波图像');subplot(2,3,5);imshow(rgb2)title('5*5均值滤波图像');subplot(2,3,6);imshow(rgb3)title('7*7均值滤波图像');(2)中值滤波rgb=imread('photo.jpg');J1=imnoise(rgb,'salt & pepper',0.02);J2=imnoise(J1,'gaussian',0,0.01);J3=rgb2gray(J2);rgb1=medfilt2(J3,[3 3]);rgb2=medfilt2(J3,[5 5]);rgb3=medfilt2(J3,[7 7]);figure;subplot(2,3,1);imshow(rgb) title('原图像');subplot(2,3,2);imshow(J3) title('加入噪声后的图像'); subplot(2,3,4);imshow(rgb1) title('3*3中值滤波图像'); subplot(2,3,5);imshow(rgb2) title('5*5中值滤波图像'); subplot(2,3,6);imshow(rgb3) title('7*7中值滤波图像');。
有关滤波中值滤波的论文

创见性声明本人声明:所呈交的毕业论文是本人在指导教师的指导下进行的工作和取得的成果,论文中所引用的他人已经发表或撰写过的研究成果,均加以特别标注并在此表示致谢。
与我一同工作的同志对本论文所做的任何贡献也已在论文中作了明确的说明并表示谢意。
毕业论文作者签名:签字日期:年月日本科毕业设计(论文)版权使用授权书本毕业设计(论文)作者完全了解中国民航大学有关保留、使用毕业设计(论文)的规定。
特授权大学可以将毕业设计(论文)的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。
同意学校向国家有关部门或机构送交毕业设计(论文)的复印件和磁盘。
(保密的毕业论文在解密后适用本授权说明)毕业论文作者签名:指导教师签名:签字日期:年月日签字日期:年月日摘要3.3.1线性滤波(邻域平均)线性低通滤波器最常用的是线性平滑滤波器,这种滤波器的所有系数都是正的,也称邻域平均。
淋浴平均减弱或消除了傅里叶变换的高频分量,对噪声的消除有所增强,但是由于平均而使图像变得更为模糊,细节的锐化程度逐渐减弱。
下面使用不同的平滑模板对图像进行滤波:(二维线性滤波fliter2)程序代码:I=imread(’cameraman.tif’);Imshow(I)Title(’原始图像’)J=imnoise(I,’salt&pepper’); %添加椒盐噪声,噪声密度为默认值0.05Figure,imshow(J)Title(’添加盐椒噪声后的图像’)K1=filter2(fspecial(’average’,3),J)/255; %应用3*3邻域窗口法figure,imshow(K1)Title(’3*3窗口的邻域平均滤波图像’)K2=filter2(fspecial(’average’,7),J)/255; %应用7*7邻域窗口法figure,imshow(K2)Title(’7*7窗口的邻域平均滤波图像’)K3=filter2(fspecial(’average’,8),J)/255; %应用9*9邻域窗口法figure,imshow(K3)Title(’9*9窗口的邻域平均滤波图像’)K4=filter2(fspecial(’average’,11),J)/255; %应用11*11邻域窗口法figure,imshow(K4)Title(’11*11窗口的邻域平均滤波图像’)3.3.2中值滤波中值滤波可以保留目标边缘,这是中值滤波器相对于均值滤波器的最大优势。
均值滤波和中值滤波之欧阳光明创编

均值滤波与自适应中值滤波的仿真与实现欧阳光明(2021.03.07)摘要图像是一种重要的信息源,通过图像处理可以帮助人们了解信息的内涵,然而在图像使用和传输过程中,不可避免会受到噪声的干扰,因此为了恢复原始图像,达到好的视觉效果,需要对图像进行滤波操作。
根据噪声种类不同,可以采用不同的滤波方法,均值滤波是典型的线性滤波算法,能够有效滤波图像中的加性噪声,而中值滤波器是能够有效滤除脉冲噪声的非线性滤波器,但传统中值滤波去脉冲噪声的性能受滤波窗口尺寸的影响较大, 在抑制图像噪声和保护细节两方面存在矛盾。
本文首先对不同均值滤波器在处理不同噪声方面的优缺点进行了分析,然后分别用中值滤波器和自适应中值滤波器对被椒盐噪声污染的图像进行了滤波操作,发现自适应中值滤波方法不仅可以有效滤波椒盐噪声,同时还可以有效地克服中值滤波器造成图像边缘模糊的缺点。
1.均值滤波均值滤波是典型的线性滤波算法,它是指在图像上对目标像素给一个模板,该模板包括了其周围的临近像素点和其本身像素点。
再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。
均值滤波也称为线性滤波,其采用的主要方法为邻域平均法。
线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值,即对待处理的当前像素点(x,y),选择一个模板,该模板由其邻近的若干像素组成,求模板中所有像素的均值,再把该均值赋予当前像素点(x,y),作为处理后图像在该点上的灰度值g(x,y),即g(x,y)=1/m ∑f (x,y), m为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。
均值滤波能够有效滤除图像中的加性噪声,但均值滤波本身存在着固有的缺陷,即它不能很好地保护图像细节,在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分,从而使图像变得模糊。
均值滤波主要有算术均值滤波,几何均值滤波,谐波均值滤波以及逆谐波均值滤波,本文只对算术均值滤波,几何均值滤波和逆谐波均值滤波进行研究。
其中几何均值滤波器所达到的平滑度可以与算术均值滤波器相比,但在滤波过程中丢失更少的图象细节。
均值滤波代码

均值滤波代码一、什么是均值滤波?均值滤波是一种常用的图像处理方法,其基本思想是用一个固定大小的窗口在图像上滑动,将窗口内的像素值取平均值作为中心像素的新值。
这样做可以减少噪声对图像的影响,使得图像更加平滑。
二、均值滤波的应用场景均值滤波可以用于以下场景:1. 去除图像噪声:在数字图像处理中,由于各种原因(如传感器噪声、传输噪声等),图像中会出现各种噪声。
这些噪声会影响到图像质量和后续处理效果。
使用均值滤波可以有效地去除这些噪声。
2. 图像压缩:在某些情况下,为了减小存储空间或传输带宽,需要对图像进行压缩。
使用均值滤波可以减少冗余信息,从而实现更好的压缩效果。
3. 边缘检测:在某些边缘检测算法中,需要对原始图像进行平滑处理以消除干扰。
使用均值滤波可以实现这一目的。
三、均值滤波的代码实现以下是一份Python实现的均值滤波代码:```pythonimport cv2import numpy as npdef mean_filter(img, kernel_size):# 获取图像长宽height, width = img.shape[:2]# 创建一个空白图像用于存储滤波结果filtered_img = np.zeros((height, width), dtype=np.uint8)# 计算卷积核尺寸的一半,用于边缘填充half_kernel_size = kernel_size // 2# 边缘填充,使用复制法(也可以使用其他方法)padded_img = cv2.copyMakeBorder(img, half_kernel_size, half_kernel_size, half_kernel_size, half_kernel_size,cv2.BORDER_REPLICATE)# 对每个像素进行均值滤波for i in range(height):for j in range(width):filtered_img[i][j] = np.mean(padded_img[i:i+kernel_size, j:j+kernel_size])return filtered_img```四、代码解析1. 导入必要的库:导入OpenCV和NumPy库。
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基于MATLAB 的带噪图像的中值和均值滤波摘要:图像是一种重要的信息源,通过图像处理可以帮助人们了解信息的内涵。
本文将纯净的图像加入椒盐噪声,然后采用中值和均值滤波的方法对其进行去噪。
在图像处理中,中值和均值滤波对滤除脉冲干扰噪声都很有效。
文章阐述了中值和均值滤波的原理、算法以及在图像处理中的应用。
MATLAB 是一种高效的工程计算语言,在数据处理、图像处理、神经网络、小波分析等方面都有广泛的应用。
关键词:图像,中值滤波,均值滤波,去噪,MATLAB1. 引言20世纪20年代,图像处理首次得到应用。
上个世纪60年代中期,随着计算机科学的发展和计算机的普及,图像处理得到广泛的应用。
60年代末期,图像处理技术不断完善,逐渐成为一个新兴的学科。
图像处理中输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像。
为了改善图像质量,从图像中提取有效信息,必须对图像进行去噪预处理。
根据噪声频谱分布的规律和统计特征以及图像的特点,出现了多种多样的去噪方法。
经典的去噪方法有:空域合成法,频域合成法和最优合成法等,与之适应的出现了许多应用方法,如均值滤波器,中值滤波器,低通滤波器,维纳滤波器,最小失真法等。
这些方法的广泛应用,促进数字信号处理的极大发展,显著提高了图像质量。
2. 中值滤波中值滤波是一种典型的低通滤波器,属于非线性滤波技术,它的目的是保护图像边缘的同时去除噪声。
所谓中值滤波,是指把以某点(x,y )为中心的小窗口内的所有象素的灰度按从大到小的顺序排列,若窗口中的象素为奇数个,则将中间值作为(x ,y)处的灰度值。
若窗口中的象素为偶数个,则取两个中间值的平均值作为(x ,y)处的灰度值。
中值滤波对去除椒盐噪声很有效。
中值滤波器的缺点是对所有象素点采用一致的处理,在滤除噪声的同时有可能改变真正象素点的值,引入误差,损坏图像的边缘和细节。
该算法对高斯噪声和均匀分布噪声就束手无策。
设有一个一维序列1f ,2f ,…,n f ,取窗口长度为m(m 为奇数),对此序列进行中值滤波,就是从输入序列中相继抽出m 个数,v i f -,…,1-i f ,…,1f ,…,1+i f ,…,v i f +,其中i 为窗口的中心位置,21-=m v ,再将这m 个点按其数值大小排列,取其序号为正中间的那作为输出。
用数学公式表示为: {}v i i v i i f f f Med Y +-=,,,, 21,-=∈m v Z i (2.1) 例如:有一个序列为{0,3,4,0,7},则中值滤波为重新排序后的序列{0,0,3,4,7}中间的值为3。
此例若用平均滤波,窗口也是取5,那么平均滤波输出为()8.2570430=++++。
因此平均滤波的一般输出为: ()m f f f f Z v i i v i v i i ++--+++++= 1 Z i ∈ (2.2)对于二维序列{}ij X 进行中值滤波时,滤波窗口也是二维的,但这种二维窗口可以有各种不同的形状,如线状、方形、圆形、十字形、圆环形等。
二维数据的中值滤波可以表示为:为滤波窗口A X Med Y ij Aj i },{,= (2.3) 在实际使用窗口时,窗口的尺寸一般先用33⨯再取55⨯逐渐增大,直到其滤波效果满意为止。
对于有缓变的较长轮廓线物体的图像,采用方形或圆形窗口为宜,对于包含尖顶角物体的图像,适宜用十字形窗口。
使用二维中值滤波最值得注意的是保持图像中有效的细线状物体。
与平均滤波器相比,中值滤波器从总体上来说,能够较好地保留原图像中的跃变部分。
3. 均值滤波均值滤波是典型的线性滤波算法,它是指在图像上对目标像素给一个模板,该模板包括了其周围的临近像素(以目标象素为中心的周围8个象素,构成一个滤波模板,即去掉目标象素本身)。
邻域平均法是一种局部空间域处理的算法。
设一幅图像f(x,y)为N ×N 的阵列,处理后的图像为g(x,y),它的每个像素的灰度级由包含(x,y)领域的几个像素的灰度级的平均值所决定,即用下式得到处理后的图像:(3.1)式中x,y=0,l,2,…,N-1;S 是以(x,y)为中心的邻域的集合,M 是S 内坐标点的总数。
图像邻域平均法的处理效果与所用的邻域半径有关。
半径愈大,则图像的模糊程度也度大。
外,图像邻域平均算法简单,计算速度快,但它的主要缺点是在降低噪声的同时使图像产生模糊,特别在边沿和细节处,邻域越大,模糊越厉害。
4. 算法流程本文给定的图像为二维信号,在信号中加入指定的椒盐噪声,然后利用中值滤波进行去噪。
虽然有关中值滤波的函数是在matlab 函数库中已经提供,但在图像处理中利用中值滤波去除图像中的椒盐噪声噪声却是一种有效的方法,利用中值和均值滤波函数去除图像中的噪声过程如下:(1)使用imread()读入原始的彩色图像。
(2)因为使用中值滤波器只能对灰度图像进行处理,所以利用rgb2gray()将彩色图像转化为灰度图像。
(3)用imnoise()在灰度图像中加入椒盐噪声。
(4)根据滤波原理编写算法进行中值和均值滤波,并在matlab 环境下运行。
相应的MATLAB 主程序如下:clear all;close all;clc;a = imread('D:\my zone\download\滤波经典.png');%读取图像b = rgb2gray(a); %转化为灰度图像%给图像加入噪声I = imnoise(b,'salt & pepper')%椒盐噪声%扩展矩阵,生成待处理矩阵∑∈=S j i j i f M y x g ),(),(1),(n = 3;%模板阶数m = (n-1)/2;[p,q] = size(I);PI = zeros(p+2*m,q+2*m);%待处理矩阵for i = 1:pfor j = 1:qPI(i+m,j+m) = I(i,j);endendfor i = 1:pfor ii = 1:mPI(i+m,ii) = I(i,1);PI(i+m,q+m+ii) = I(i,q);endendfor j = 1:qfor jj = 1:mPI(jj,j+m) = I(1,j);PI(p+m+jj,j+m) = I(p,j);endendfor ii = 1:mfor jj = 1:mPI(ii,jj) = I(1,1);PI(q+m+ii,jj) = I(p,1);PI(ii,p+m+jj) = I(1,q);PI(q+m+ii,p+m+jj) = I(p,q); endend%中值滤波&均值滤波derta = zeros(n,n);%n阶模板矩阵PImid = PI;PImean = PI;for i = m+1:p+mfor j = m+1:q+mfor k = 1:mfor h = 1:mderta(k,h) = PI(i+k-m-1,j+h-m-1);derta(k,m+1) = PI(i+k-m-1,j);derta(k,n-h+1) = PI(i+k-m-1,j+m+1-h);derta(m+1,h) = PI(i,j+h-m-1);derta(m+1,m+1) = PI(i,j);derta(m+1,n-h+1) = PI(i,j+m+1-h);derta(n-k+1,h) = PI(i+m+1-k,j+h-m-1);derta(n-k+1,m+1) = PI(i+m+1-k,j);derta(n-k+1,n-h+1) = PI(i+m+1-k,j+m+1-h);PImid(i,j) = median(median(derta));%中值滤波PImean(i,j) = round(mean(mean(derta)));%均值滤波 endendendend%输出结果Imid = zeros(p,q);Imean = zeros(p,q);for i = 1:pfor j = 1:qImid(i,j) = PImid(i+m,j+m);Imean(i,j) = PImean(i+m,j+m);endend%显示结果figure()subplot(2,2,1);imshow(b); title('原图像');subplot(2,2,2);imshow(I);title('加入椒盐噪声的图像');subplot(2,2,3);imshow(Imid,[0,255]);title('中值滤波处理后的图像'); subplot(2,2,4);imshow(Imean,[0,255]);title('均值滤波处理后的图像'); 运行结果如图所示图1 中值和均值滤波效果图5.结束语在图像处理过程中,消除图像的噪声干扰是一个非常重要的问题,本文利用matlab软件,采用中值和均值滤波的方式,对带有椒盐噪声的图像进行处理,经过滤波后的图像既适合人眼的视觉感觉又能够消除图像中的干扰影响。
通过本次试验我们可以看到中值滤波对于滤除图像的“椒盐”噪声非常有效,它可以做到既去除噪声又能保护图像的边缘,从而获得较满意的复原效果,尤其在滤除叠加白噪声和长尾叠加噪声方面显出极好的性能。
但均值滤波效果一般。
因此中值滤波是图像处理所不可缺少的,许多类型的图像噪声都可以利用中值滤波法加以除噪。