图像平滑
图像的平滑处理与锐化处理
数字图像处理作业题目：图像的平滑处理与锐化处理姓名：***学号：************专业：计算机应用技术1.1理论背景现实中的图像由于种种原因都是带噪声的，噪声恶化了图像质量，使图像模糊，甚至淹没和改变特征，给图像分析和识别带来了困难。
一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声、椒盐噪声等。
图像去噪算法根据不通的处理域，可以分为空间域和频域两种处理方法。
空间域处理是在图像本身存在的二维空间里对其进行处理。
而频域算法是用一组正交函数系来逼近原始信号函数，获得相应的系数，将对原始信号的分析转动了系数空间域。
在图像的识别中常需要突出边缘和轮廓信息，图像锐化就是增强图像的边缘和轮廓。
1.2介绍算法图像平滑算法：线性滤波（邻域平均法）对一些图像进行线性滤波可以去除图像中某些类型的噪声。
领域平均法就是一种非常适合去除通过扫描得到的图像中的噪声颗粒的线性滤波。
领域平均法是空间域平滑噪声技术。
对于给定的图像()j i f,中的每个像素点()nm,，取其领域S。
设S含有M个像素，取其平均值作为处理后所得图像像素点()nm,处的灰度。
用一像素领域内各像素灰度平均值来代替该像素原来的灰度，即领域平均技术。
领域S的形状和大小根据图像特点确定。
一般取的形状是正方形、矩形及十字形等，S 的形状和大小可以在全图处理过程中保持不变，也可以根据图像的局部统计特性而变化，点(m,n)一般位于S 的中心。
如S 为3×3领域，点(m,n)位于S 中心，则()()∑∑-=-=++=1111,91,i j j n i m f n m f 假设噪声n 是加性噪声，在空间各点互不相关，且期望为0，方差为2σ，图像g 是未受污染的图像，含有噪声图像f 经过加权平均后为 ()()()()∑∑∑+==j i n M j i g M j i f M n m f ,1,1,1, 由上式可知，经过平均后，噪声的均值不变，方差221σσM =，即方差变小，说明噪声强度减弱了，抑制了噪声。
数字图像处置图像平滑和锐化
数字图像处理
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CTArray< plex > CImageProcessing::Low_pass_filter( CTArray< plex > original_signal ){ long dimension = original_signal.GetDimension(); double threshold = 0; for( int index = 0; index < dimension; index ++ ) { double magnitude = sqrt( original_signal[ index ].m_re * original_signal[ index ].m_re + original_signal[ index ].m_im * original_signal[ index ].m_im ); if( magnitude > threshold ) threshold = magnitude; } threshold /= 100; for( int index = 0; index < dimension; index ++ ) { double magnitude = sqrt( original_signal[ index ].m_re * original_signal[ index ].m_re + original_signal[ index ].m_im * original_signal[ index ].m_im ); double eplon = 1.0 / sqrt( 1 + ( threshold / magnitude ) * ( threshold / magnitude ) ); original_signal[ index ].m_re *= eplon; original_signal[ index ].m_im *= eplon; } return original_signal;}
图像的平滑名词解释
图像的平滑名词解释图像的平滑是图像处理中一项重要的技术，它通过对图像进行滤波操作来减少噪声并增强图像的视觉效果。
本文将对图像的平滑进行详细解释，介绍常用的图像平滑方法以及其应用领域。
一、图像的平滑概述图像平滑是指通过对图像进行滤波操作，将图像中的噪声进行抑制，进而改善图像的质量和视觉效果。
图像噪声是由于图像采集过程中的各种因素引起的不规则和随机的像素值变化。
噪声干扰使得图像变得模糊、失真，对图像分析和处理的结果产生负面影响。
二、常用的图像平滑方法1. 均值滤波均值滤波是一种简单有效的图像平滑方法。
它将每个像素的值替换为该像素周围邻域的像素值的平均值。
均值滤波可以减少高频噪声，但对边缘信息会有较大的模糊效果。
2. 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，适用于去除图像中的脉冲噪声。
该方法将每个像素的值替换为该像素周围邻域的像素值的中值。
中值滤波不会导致边缘信息的模糊，因此在保留边缘信息的同时能够很好地去除椒盐噪声等高频噪声。
3. 高斯滤波高斯滤波是一种线性平滑滤波方法。
它通过对图像进行卷积操作，使用高斯核对每个像素的值进行加权平均。
高斯滤波对图像进行模糊处理，能够减少高频噪声并保留边缘信息。
4. 双边滤波双边滤波是一种既考虑空间信息又考虑像素间相似性的非线性滤波方法。
它通过对图像进行空间域和灰度域上的加权平均来进行平滑处理。
双边滤波在去除噪声的同时能够保留图像的边缘和细节信息，因此在图像修复、图像增强等领域广泛应用。
三、图像平滑的应用领域1. 医学图像处理在医学图像中，噪声的存在会严重影响图像的质量和对疾病的诊断。
图像平滑方法可以去除医学图像中的噪声，改善图像的可视化效果，提高医生对疾病的诊断准确性。
2. 视频压缩在视频压缩领域，图像平滑可以减少视频序列中的冗余信息，进而实现更高效的压缩。
通过对视频序列进行空间域和时间域上的平滑处理，可以消除噪声和图像中的冗余信息，提高压缩效果。
3. 图像增强图像平滑方法还可以应用于图像增强领域。
envi形态学的闭运算平滑处理
envi形态学的闭运算平滑处理Envi形态学的闭运算平滑处理概述：在数字图像处理中，图像平滑是一种常见的预处理方法，用于减少图像中的噪声、模糊图像边缘或者去除小的图像细节。
Envi形态学的闭运算是一种常用的图像平滑处理方法，通过结构元素的膨胀和腐蚀操作，可以有效地平滑图像并保留图像的整体形态。
一、形态学基础知识1. 结构元素：结构元素是形态学操作的基本单元，可以看作是一个特定形状的模板。
常见的结构元素包括点、线、方形、圆形等。
2. 膨胀操作：膨胀操作是形态学操作中的一种，它将结构元素与图像进行卷积运算，将结构元素的形状应用到图像上，扩大图像中的亮区域。
膨胀操作可以使图像中的亮部变大，连接相邻的亮部，并膨胀图像边缘。
3. 腐蚀操作：腐蚀操作是形态学操作中的另一种，它将结构元素与图像进行卷积运算，将结构元素的形状应用到图像上，缩小图像中的亮区域。
腐蚀操作可以使图像中的亮部变小，断开相邻的亮部，并腐蚀图像边缘。
二、闭运算的原理闭运算是形态学操作中的一种组合操作，它先进行膨胀操作，再进行腐蚀操作。
闭运算可以平滑图像并保留图像的整体形态。
闭运算的过程如下：1. 对原始图像进行膨胀操作，得到膨胀后的图像。
2. 对膨胀后的图像进行腐蚀操作，得到闭运算后的图像。
闭运算的效果如下图所示：(不显示图片链接)三、闭运算的应用闭运算在图像处理中有广泛的应用，主要用于平滑图像并去除图像中的噪声或细小的细节。
1. 去除图像中的噪声：闭运算可以通过膨胀和腐蚀的组合操作，将噪声区域扩大并与周围的背景区域连接起来，然后再将其腐蚀掉，从而去除图像中的噪声。
2. 平滑图像边缘：闭运算可以将图像中的边缘进行平滑处理，使得图像边缘更加连续，减少图像的锯齿状现象，提高图像的质量。
3. 去除图像中的细小细节：闭运算可以通过膨胀和腐蚀的组合操作，将图像中的细小细节进行腐蚀，从而实现去除细小细节的效果。
四、闭运算的优缺点闭运算作为一种图像平滑处理方法，具有以下优点和缺点：优点：1. 可以有效地平滑图像，去除噪声或细小细节。
图像平滑往往使图像中的边界、轮廓变的模糊,为了减少这类不利效
图像平滑往往使图像中的边界、轮廓变的模糊，为了减少这类不利效果的影响，这就需要利用图像鋭化技术，使图像的边缘变的清晰。
图像銳化处理的目的是为了使图像的边缘、轮廓线以及图像的细节变的清晰，经过平滑的图像变得模糊的根本原因是因为图像受到了平均或积分运算，因此可以对其进行逆运算（如微分运算）就可以使图像变的清晰。
从频率域来考虑，图像模糊的实质是因为其高频分量被衰减，因此可以用高通滤波器来使图像清晰。
为了要把图像中间任何方向伸展的的边缘和轮廓线变得清晰，我们希望对图像的某种运算是各向同性的。
可以证明偏导平方和的运算是各向同性的，既：式中（）是图像旋转前的坐标，（）是图像旋转后的坐标。
梯度运算就是在这个式子的基础上开方得到的。
图像（x，y）点的梯度值：为了突出物体的边缘，常常采用梯度值的改进算法，将图像各个点的梯度值与某一阈值作比较，如果大于阈值，该像素点的灰度用梯度值表示，否则用一个固定的灰度值表示。
我们在对图像增强的过程中，采用的是一种简单的高频滤波增强方法：式中f，g分别为锐化前后的图像，是与扩散效应有关的系数。
表示对图像f进行二次微分的拉普拉斯算子。
这表明不模糊的图像可以由模糊的图像减去乘上系数的模糊图像拉普拉斯算子来得到。
可以用下面的模板H={{1，4，1}，{4，-20，4}，{1，4，1}}来近似。
在具体实现时，上述模板H中的各个系数可以改变，这个系数的选择也很重要，太大了会使图像的轮廓过冲，太小了则图像锐化不明显。
实验表明，选取2-8之间往往可以达到比较满意的效果。
下面给出等于4的情况下的实现代码和效果图：SetStretchBltMode(hDC,COLORONCOLOR);CDibDoc *pDoc=GetDocument();HDIB hdib;hdib=pDoc->GetHDIB();BITMAPINFOHEADER *lpDIBHdr;//位图信息头结构指针；BYTE *lpDIBBits;//指向位图像素灰度值的指针；lpDIBHdr=( BITMAPINFOHEADER *)GlobalLock(hdib);//得到图像的位图头信息lpDIBBits=(BYTE*)lpDIBHdr+sizeof(BITMAPINFOHEADER)+256*sizeof(RGBQUAD);//获取图像像素值BYTE* pData1;static int a[3][3]={{1,4,1},{4,-20,4},{1,4,1}};//拉普拉斯算子模板；int m,n,i,j,sum;int Width=lpDIBHdr->biWidth;int Height=lpDIBHdr->biHeight;pData1=(BYTE*)new char[WIDTHBYTES(Width*8)*Height];file://进行拉普拉斯滤波运算；for(i=1;i<HEIGHT-1;I++)</HEIGHT-1;I++)for(j=1;j<WIDTH-1;J++)</WIDTH-1;J++){sum=0;for(m=-1;m<2;m++)for(n=-1;n<2;n++)sum+=*(lpDIBBits+WIDTHBYTES(Width*8)*(i+m)+j+n)*a[1+m][1+n];if(sum<0) sum=0;if(sum>255) sum=255;*(pData1+WIDTHBYTES(Width*8)*i+j)=sum;}file://原始图像pData减去拉普拉斯滤波处理后的图像pData1for(i=0;i<HEIGHT;I++)</HEIGHT;I++)for(j=0;j<WIDTH;J++)</WIDTH;J++){ sum=(int)(*(lpDIBBits+WIDTHBYTES(Width*8)*i+j)-4*(*(pData1+WIDTHBYTES(Width* 8)*i+j)));if(sum<0) sum=0;if(sum>255) sum=255;*(lpDIBBits+WIDTHBYTES(Width*8)*i+j)=sum;}StretchDIBits (hDC,0,0,lpDIBHdr->biWidth,lpDIBHdr->biHeight,0,0,lpDIBHdr->biWidth,lpDIBHdr->biHeight,lpDIBBits,(LPBITMAPINFO)lpDIBHdr,DIB_RGB_COLORS,。
AE中实现图像平滑过渡 渐变模糊效果技巧
AE中实现图像平滑过渡：渐变模糊效果技巧在使用Adobe After Effects（AE）软件进行视频编辑或动画制作时，图像平滑过渡是非常重要的一环。
而渐变模糊效果是一种常用的技巧，可以使图像的过渡更为柔和，给作品增添一份艺术感。
下面将介绍如何在AE中实现图像平滑过渡的渐变模糊效果。
步骤一：导入素材并创建合成首先，将需要制作过渡效果的素材导入到AE中。
可以直接拖拽到项目窗口中，或使用菜单中的“文件-导入”选项。
确保素材的分辨率和帧率与项目设置一致。
然后，创建一个新的合成（composition）。
点击菜单中的“合成-新建合成”选项，根据需要设置合成的大小和时长。
一般情况下，设置大小与素材保持一致，时长根据需要进行调整。
步骤二：应用渐变模糊效果选中合成中的素材图层，然后点击菜单中的“效果-模糊-高斯模糊”选项。
这是AE中常用的模糊效果。
通过调整模糊半径的数值，可以控制模糊的程度。
较小的数值会产生轻微模糊效果，较大的数值则会产生更加明显的模糊效果。
接下来，在合成窗口的时间轴中，将播放头移动到需要开始模糊的位置（可以使用键盘的方向键进行精确调整），然后点击图层中的“关键帧”按钮，添加一个关键帧。
接着，将播放头移动到需要结束模糊的位置，再次点击“关键帧”按钮。
这样，在两个关键帧之间就会形成一个模糊的过渡区域。
步骤三：调整过渡效果对于模糊效果的过渡，我们可以根据需要进行调整。
选中第一个关键帧，可以调整模糊的半径，使其逐渐增大。
选中第二个关键帧，则可以调整模糊的半径，使其逐渐减小。
此外，还可以通过调整过渡区域的位置，来改变模糊效果的起始和结束位置。
选中模糊图层，在合成窗口中使用移动工具，拖拽图层到合适的位置。
步骤四：添加其他效果和调整在实现渐变模糊效果的基础上，还可以根据需要添加其他的特效。
例如，可以在模糊图层上叠加一个遮罩图层，通过遮罩的形状来控制模糊效果的作用范围；或者在模糊图层上添加色彩校正效果，进一步改变图像的色调和亮度。
第8章 图像平滑和锐化
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。
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在MATLAB图像处理工具箱中，实现中值滤波的函数是
medfilt2，其常用的调用方法如下：
B=medfilt2(A,[m n])
其中A是输入图像，[m，n]是邻域窗口的大小，默认
值为[3，3]，B为滤波后图像。
噪声可以理解为“妨碍人们感觉器官对所
接收的信源信息理解的因素”。
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2
噪声来源
数字图像的噪声主要来源于图像的获取和传输过程
图像获取的数字化过程，如图像传感器的质量和
环境条件
图像传输过程中传输信道的噪声干扰，如通过无
线网络传输的图像会受到光或其它大气因素的干扰
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3
图像噪声特点
1. 噪声在图像中的分布和大小不规则
2. 噪声与图像之间具有相关性
3. 噪声具有叠加性
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4
图像噪声分类
一．
按其产生的原因可分为：外部噪声和内部
噪声。
二．
从统计特性可分为：平稳噪声和非平稳噪
声。
三．
按噪声和信号之间的关系可分为：加性噪
声和乘性噪声。
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5
按其产生的原因
外部噪声：指系统外部干扰从电磁波或经电
源传进系统内部而引起的噪声。
内部噪声：
①
由光和电的基本性质所引起的噪声。
②
电器的机械运动产生的噪声。
③
元器件材料本身引起的噪声。
④
系统内部设备电路所引起的噪声。
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6
按统计特性
几种常见图像平滑技术的研究
(5)由于与 ASP 很近似，故不需要太 多的编程知识就可以动手编写 JSP。
(6)内置支持 XML，使用 XML 从而 使页面具有更强的表现力和减少编程工 作量。
JSP 开发环境安装 在这里推荐使用 UltraEdit 文本编 辑工具。它是功能极其强大的文本编辑 器，现在版本已经能够支持 JSP 语法了， 也就是说，在它的编辑环境下具有支持 JSP 语法以不同颜色显示的功能。 JSP 运行环境的配置 如果我们想用 JSP 来开发网站，那 么需要安装一些应用程序服务器软件， 专门提供对 JSP rvlet 的支持。这样就可 以使用主服务器响应普通网页的请求， 应用程序服务器软件响应动态网页的请 求。 考虑到大多数读者所使用的操作系 统是 Windows 98/Windows 2000，因此 我们主要介绍 Windows 下的 JSP 运行环 境的安装和配置。
从上述内容我们可以看出中值滤波可以消除脉冲干扰即深度图扫描噪声非常有效并且可以克服线性滤波器带来的细节模糊而高斯噪声是传感器噪声的很好的模型二者的成功结合解决了一个典型问题本文提出的去除深度图像毛刺的方法对消除对交流伺服电机的伺服控制器产生的彩色干扰具有通用性可以最大限度的滤除噪声
IN T ELLIGEN C E 科技天地
其中│u│是图像梯度模;扩散系数 c(.)是关于│u│的非 负函数,用于控制扩散速度。理想的扩散系数应当使各向异性
扩散在灰度变化平缓的区域快速进行,而在灰度变化急剧的位 置(即图像特征处)低速扩散乃至不扩散。Perona 等人提出了两 个这样的扩散系数:
通过分析函数波形可以得知: ①0<c (s)≤1, 且 c (0)=1;② lims→∞c(s)=0,但 c(s)≠0。要求解方程(1),必须先用差分格式对 其离散化,再迭代求解。Perona&Malik 方程的离散形式为:
图像缩放和平滑效果
图像缩放和平滑效果在视频剪辑和后期制作中，图像缩放和平滑效果是非常重要的技巧之一。
通过调整画面的大小和使其更加平滑，可以改变画面的视觉效果，使其更加吸引人。
在Final Cut Pro软件中，可以使用各种工具和功能来实现这些效果。
首先，我们来讨论如何进行图像缩放。
在Final Cut Pro中，有几种方法可以实现图像缩放。
最简单的方法是直接在视频剪辑界面右侧的查看器中对画面进行调整。
通过将画面的大小调整为所需尺寸，可以实现图像缩放的目的。
此外，还可以添加缩放变化效果或使用关键帧来实现图像缩放动画。
只需选择画面，然后找到图像缩放选项，通过调整数值或添加关键帧来达到想要的效果。
接下来，我们来谈谈平滑效果。
平滑效果可以使画面更加柔和，减少瑕疵和噪点。
在Final Cut Pro中，可以使用多种工具和滤镜来实现平滑效果。
比如，可以使用“模糊”滤镜来减少画面的锐利度，从而实现平滑的效果。
此外，还可以使用“降噪”滤镜来减少画面的噪点，使其更加清晰和平滑。
通过在视频剪辑界面的效果浏览器中搜索这些滤镜，可以找到合适的效果并进行应用。
除了滤镜，还可以使用“修复”工具来实现平滑效果。
Final Cut Pro提供了多种修复工具，比如“去抖动”和“去模糊”，可以用来减少画面的抖动和模糊。
通过在视频剪辑界面选择工具，然后在画面上绘制选定区域，就可以应用修复效果。
这些修复工具可以使画面更加平滑，提高视觉质量。
在图像缩放和平滑效果的应用过程中，还需要注意一些技巧和注意事项。
首先，要谨慎使用滤镜和修复工具。
过度使用这些工具会导致画面失真或影响视觉质量。
因此，应根据实际需要进行适量的调整。
其次，要注意选取合适的画面区域进行缩放和平滑效果的应用。
选取的区域应包括重要的图像元素，并尽量避免选取背景或无关元素进行处理。
最后，不要忽视画面的原始质量。
在进行缩放和平滑效果之前，应确保画面的清晰度和细节已经得到优化和调整。
总结起来，图像缩放和平滑效果是Final Cut Pro软件中常用的技巧之一。
图像平滑（滤波）
图像平滑（滤波）⽬录滤波理论图像滤波，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。
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。
⽬的1. 消除图像中混⼊的噪声；2. 为图像识别抽取出图像特征。
要求1. 不能损坏图像轮廓及边缘；2. 图像视觉效果应当更好。
⼀、均值滤波均值滤波是平均卷积操作⽐如九个格⼦，将中间的格⼦（第五个）的值，作为原来的平均数；blur = cv2.blur(img, (3,3)) # 每 3x3 做⼀个操作；即核为 3x3cv_show(blur)⼆、⽅框滤波基本和均值⼀样，可以选择归⼀化，容易越界中间参数基本都是⽤ -1；如果不使⽤ normalize，可能会越界；所有越界值，如果⼤于 255，就取 255；normalize 指定为 True，代表做归⼀化，和均值滤波⼀样；box = cv2.boxFilter(img, -1, (3,3), normalize=False)# cv_show(box)plt.imshow(box)box2 = cv2.boxFilter(img, -1, (3,3), normalize=False)# cv_show(box2)plt.imshow(box2)三、⾼斯滤波⾼斯模糊的卷积核⾥的数值，是满⾜⾼斯分布的，相当于更重视中⼼的（距离近的）。
离得近的权重⾼，远的权重低。
aussian = cv2.GaussianBlur(img, (3,3), 1)# cv_show(aussian)plt.imshow(aussian)# 噪⾳点没有前⾯的严重四、中值滤波相当于⽤中值代替median = cv2.medianBlur(img, 5)# cv_show(median)plt.imshow(median)# 展⽰所有res = np.hstack((blur, aussian, median)) cv_show(res)。
实现图像平滑稳定的五个技巧
实现图像平滑稳定的五个技巧Adobe Premiere Pro 是一款强大的视频编辑软件，它提供了许多功能和技巧来改进视频质量。
在视频编辑过程中，图像平滑稳定是非常重要的。
本文将介绍五个实现图像平滑稳定的技巧，帮助你在Premiere Pro 中达到更出色的效果。
1.使用“稳定器”效果Premiere Pro 提供了“稳定器”效果，可以自动修复抖动的视频。
使用该效果非常简单。
首先，将视频文件拖放到时间线上，然后在“效果控制”面板中找到“稳定器”。
应用到视频上后，软件会自动分析并减少抖动。
你还可以调整参数，如抖动平滑度和抖动修复量，以获得更精确的稳定效果。
2.使用关键帧平滑关键帧平滑是另一种实现图像平滑的方法。
例如，如果你在视频中使用了缩放或移动效果，并且感觉画面有些抖动，你可以使用关键帧平滑来解决。
在时间线上选择要修正的关键帧，然后打开“效果控制”面板，找到“关键帧编辑器”。
在该编辑器中，你可以调整关键帧的速度曲线，使图像变得更平滑。
3.使用降噪滤镜有时视频中可能存在噪点或噪音，这些因素会干扰图像的平滑度。
在 Premiere Pro 中，你可以使用降噪滤镜来减少噪点。
打开“效果”选项卡，然后选择“视频效果”>“降噪”>“降噪”。
应用滤镜后，你可以根据视频质量和要求调整参数。
请注意，滤镜的过度使用可能导致图像细节的丢失，所以要谨慎使用。
4.色度/饱和度调整有时，过于鲜艳或过于暗淡的颜色会让视频看起来不够平滑。
Adobe Premiere Pro 提供了色度和饱和度调整选项，可以帮助你改变画面的整体色调。
在“效果控制”面板中，找到“色彩校正”选项。
通过调整色度和饱和度参数，你可以使图像色彩更加平衡和自然。
5.使用图像稳定插件如果你希望更进一步地改善视频稳定效果，可以考虑使用一些第三方的图像稳定插件。
这些插件能够提供更高级的稳定功能，并且可以根据你的需求进行更精确的调整。
例如，插件可以分析并校正由于相机晃动而引起的图像抖动。
摄影技巧知识：图像平滑处理技巧,让照片更加柔和
摄影技巧知识：图像平滑处理技巧，让照片更加柔和图像平滑处理技巧，是现代摄影技术中的一项重要技术，它可以让照片更加柔和，使图像更加优雅，美丽。
在拍摄过程中，我们总是会遇到摄影师面临的许多问题，如图像噪声、曝光过度或曝光不足等问题。
这些问题都会导致照片失真、失真或暗淡不清。
这时候，我们可以运用图像平滑处理技巧来修复这些问题，并让照片的表现更加精彩。
一、常见的图像平滑处理技巧1.中值滤波中值滤波是一种广泛使用的图像平滑处理技巧，它的原理是使用图像中所有像素的中值来代替每个像素，从而减少图像中的噪声，并增加图像的清晰度。
中值滤波不仅可以应用于黑白照片，也可以应用于彩色照片。
2.高斯滤波高斯滤波是一种基于平滑滤波器的方法，其中像素的强度由其邻近像素的平均值来计算。
这种方法能够在图像中产生一个平滑、柔和的效果。
高斯滤波常用于较多的情况中，比如缩小图像大小或者模糊化图像。
3.均值滤波均值滤波是一种平滑图像的技巧，它使用每个像素周围像素的平均值来计算新值。
这种方法常用于减少图像噪声和增加图像的清晰度。
二、如何使用图像平滑处理技巧1.照明问题在拍摄时，我们会面临照明问题，比如太阳光比较角度太大，太强烈，导致照片暗淡不清，遮蔽物的影响等。
为了解决这些问题，我们可以使用高斯滤波技术，来减少图像中的噪声，并增加图像的清晰度，减轻照明问题的影响。
2.降噪摄影中，我们会遇到各种噪声问题，比如图像中的线条、斑点等。
这是因为摄影机传感器的限制或者动态范围的限制造成的。
使用中值滤波或高斯滤波技巧可以有效地降低图像噪声，使图像更加清晰、柔和。
3.增加细节在一些摄影情况中，我们可能需要增加照片的细节，以凸显照片中某些部分的细节。
如此时，我们可以使用均值滤波来增加图像的清晰度，从而使照片中那些微妙的细节更加显眼。
4.改变对比度图像平滑处理技巧不仅可以解决图像中的诸多问题，还可以改变照片的对比度，添加或减少某些影响。
这使得照片更加柔和美丽。
几种常用的图像平滑方法算法
几种常用的图像平滑方法算法1、二维自适应维纳滤波：I=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\1.gif');%读取图像J=imnoise(I,'gaussian',0,0.005);%加入均值为0，方差为0.005的高斯噪声K2=wiener2(J,[33]);%对加噪图像进行二维自适应维纳滤波K2=wiener2(J,[55]);%对加噪图像进行二维自适应维纳滤波K2=wiener2(J,[77]);%对加噪图像进行二维自适应维纳滤波K2=wiener2(J,[99]);%对加噪图像进行二维自适应维纳滤波subplot(2,3,1);imshow(I);title('原始图像');subplot(2,3,2);imshow(J);title('加噪图像');subplot(2,3,3);imshow(K1);title('恢复图像1');subplot(2,3,4);imshow(K2);title('恢复图像2');subplot(2,3,5);imshow(K3);title('恢复图像3');subplot(2,3,6);imshow(K4);title('恢复图像3');2、均值滤波、中值滤波、维纳滤波消除椒盐噪声I=imread(1.gif');J1=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);J2=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);J3=imnoise(I,'speckle',0.02);运行效果见图2I=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\1.gif');J=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);%h=ones(3,3)/9;%产生3*3的全1数组%B=conv2(J,h);%卷积运算K2=filter2(fspecial('average',3),J)/255;%均值滤波模板尺寸为3K=medfilt2(J);%采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波K1=wiener2(J,[33]);%对加噪图像进行二维自适应维纳滤波subplot(2,3,1);imshow(I);title('原始图像');subplot(2,3,2);imshow(J);title('加噪图像');subplot(2,3,3);imshow(K2);title('均值滤波后的图像');subplot(2,3,4);imshow(K);title('中值滤波后的图像');subplot(2,3,5);imshow(K1);title('维纳滤波后的图像');3、均值滤波对高斯噪声的效果I=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\1.gif');%读取图像J=imnoise(I,'gaussian',0,0.005);%加入均值为0，方差为0.005的高斯噪声subplot(2,3,1);imshow(I);title('原始图像');subplot(2,3,2);imshow(J);title('加入高斯噪声之后的图像');%采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波K1=filter2(fspecial('average',3),J)/255;%模板尺寸为3K2=filter2(fspecial('average',5),J)/255;%模板尺寸为5K3=filter2(fspecial('average',7),J)/255;%模板尺寸为7K4=filter2(fspecial('average',9),J)/255;%模板尺寸为9subplot(2,3,3);imshow(K1);title('改进后的图像1');subplot(2,3,4);imshow(K2);title('改进后的图像2');subplot(2,3,5);imshow(K3);title('改进后的图像3');subplot(2,3,6);imshow(K4);title('改进后的图像4');4、利用wpdencmp函数进行图像去噪I=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\1.gif');I=im2double(I);subplot(2,2,1);imshow(I);title('原始图像');J=imnoise(I,'gaussian',0,0.05);subplot(2,2,2);imshow(J);title('含噪图像');thr=0.1;sorh='s';crit='shannon';keepapp=0;J1=wpdencmp(J,sorh,3,'sym4',crit,thr,keepapp);subplot(2,2,3);imshow(J1);title('全局阈值去噪图像');J2=medfilt2(J1);subplot(2,2,4);imshow(J2);title('第二次去噪图像');5、利用wrcoef2函数进行图像去噪I=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\1.gif'); J=imnoise(I,'gaussian',0,0.005);[c,l]=wavedec2(J,2,'sym4');J1=wrcoef2('a',c,l,'sym4',1);J2=wrcoef2('a',c,l,'sym4',2);subplot(2,2,1);imshow(I);title('原始图像');subplot(2,2,2);imshow(J);title('含噪图像');subplot(2,2,3);imshow(J1,[]);title('第一次去噪图像');subplot(2,2,4);imshow(J2,[]);title('第二次去噪图像');6、使用二维统计滤波对椒盐噪声和高斯噪声进行滤波I=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\1.gif'); J1=imnoise(I,'salt&pepper',0.004);subplot(2,3,1);imshow(I);title('原始图像');subplot(2,3,2);imshow(J1);title('加椒盐噪声后的图像');J=ordfilt2(J1,5,ones(3,4));%进行二维统计顺序过滤subplot(2,3,3);imshow(J);title('椒盐噪声滤波后的图像');J2=imnoise(I,'gaussian',0,0.004);subplot(2,3,4);imshow(J2);title('加高斯噪声后的图像');J3=ordfilt2(J2,5,ones(3,4));subplot(2,3,5);imshow(J3);title('高斯噪声滤波后的图像');。
【数字图像处理】图像平滑
【数字图像处理】图像平滑图像平滑从信号处理的⾓度看就是去除其中的⾼频信息，保留低频信息。
因此我们可以对图像实施低通滤波。
低通滤波可以去除图像中的噪⾳，模糊图像(噪⾳是图像中变化⽐较⼤的区域，也就是⾼频信息)。
⽽⾼通滤波能够提取图像的边缘(边缘也是⾼频信息集中的区域)。
根据滤波器的不同⼜可以分为均值滤波，⾼斯加权滤波，中值滤波，双边滤波。
均值滤波平均滤波是将⼀个m*n(m, n为奇数)⼤⼩的kernel放在图像上，中间像素的值⽤kernel覆盖区域的像素平均值替代。
平均滤波对⾼斯噪声的表现⽐较好，对椒盐噪声的表现⽐较差。
g(x,y) = \frac{1}{mn}\sum_{(x,y) \in S_{xy}} f(s,t)其中$S_{xy} 表⽰中⼼点在(x, y) ⼤⼩为m X n 滤波器窗⼝。
当滤波器模板的所有系数都相等时，也称为盒状滤波器。
BoxFilter ， BoxFilter可以⽤来计算图像像素邻域的和。
cv2.boxFilter() normalize=False，此时不使⽤归⼀化卷积窗，当前计算像素值为邻域像素和。
加权均值滤波器不同于上⾯均值滤波器的所有像素系数都是相同的，加权的均值滤波器使⽤的模板系数，会根据像素和窗⼝中⼼的像素距离取不同的系数。
⽐如距离中⼼像素的距离越近，系数越⼤。
$$\frac{1}{16}\left [\begin{array}{ccc}1 &2 & 1 \\ 2 & 4 & 2 \\ 1 & 2 & 1\end{array}\right ]$$⼀般的作⽤于M*N⼤⼩的图像，窗⼝⼤⼩为m*n的加权平均滤波器计算公式为：g(x, y) = \frac{\sum_{s = -a}^a \sum_{t = -b}^b w(s, t) f(x+s, y+t)}{\sum_{s = -a}^a \sum_{t = -b}^b w(s, t)}⾼斯加权滤波器⾼斯函数是⼀种正态分布函数，⼀个⼆维⾼斯函数如下：hh(x, y) = \frac{1}{2\pi \sigma^2}e^{-\frac{x^2+y^2}{2\sigma^2}}\sigma为标准差，如果要得到⼀个⾼斯滤波器模板可以对⾼斯函数进⾏离散化，得到离散值作为模板系数。
【数字图像处理】图像的平滑处理
【数字图像处理】图像的平滑处理图像平滑的⽬的模糊：在提取较⼤⽬标前，去除太⼩细节，或将⽬标内的⼩间断连接起来。
消除噪声：改善图像质量，降低⼲扰。
平滑处滤波对图像的低频分量增强，同时削弱⾼频分量，⽤于消除图像中的随机噪声，起到平滑作⽤。
图像平滑处理的基本⽅法领域平均法领域加权平均法选择式掩模法中值滤波领域平均法模板在图像上移动，模板的中⼼对应⽬标像素点，在模板范围内对⽬标像素点进⾏卷积运算（对应系数乘对应像素点），然后相加除上模板⼤⼩得到均值，这个均值就是⽬标像素点处理后的值。
如图，对5⾏四列的图像进⾏3*3模板的邻域平均法处理：邻域平均法存在的问题抑制了⾼频成分，使⽤图像变得模糊，平滑效果不好，减少噪⾳的同时，损失了⾼频信息。
注意：模板不宜过⼤，因为模板越⼤对速度有直接影响，且模板⼤⼩越⼤变换后图像越模糊，特别是在边缘和细节处优点：算法简答，计算速度快。
缺点：造成图像⼀定程度上的模糊。
3*3模板邻域平均法⽰例:Use_ROWS：⾏Use_Line：列图像边界不处理：只处理1-----n-1。
int count = 0;for(int i = 1; i < Use_ROWS-1; i++){for(int j = 1; j < Use_Line-1; j++){//邻域平均法count=0;count = Image_Use[i][j]+Image_Use[i][j-1]+Image_Use[i][j+1]+Image_Use[i-1][j]+Image_Use[i-1][j-1]+Image_Use[i-1][j+1]+Image_Use[i+1][j]+Image_Use[i+1][j-1]+Image_Use[i+1][j+1]; Image_Use[i][j] = (int)(count/9);}}邻域加权平均法加权：系数不再全部为1。
选择式掩模法中值滤波中值滤波器，使⽤滤波器窗⼝包含区域的像素值的中值来得到窗⼝中⼼的像素值，本质上是⼀种⾮线性平滑滤波器。
图像平滑
第一章概述1.1图像锐化图像在传输和变换过程中会受到各种干扰而退化，比较典型的就是图像模糊。
图像锐化的目的就是使边缘和轮廓线模糊的图像变得清晰，并使其细节清晰。
锐化技术可以在空间域进行，常用的方法是对图像进行微分处理，也可以在频域中运用高通滤波技术处理。
1.1.1 图像模糊机理及处理方法图像模糊是常见的图像降质问题。
在图像提取、传输及处理过程中有许多因素可以使图像变模糊。
如光的衍射、聚焦不良、景物和取像装置的相对运动都会使图像变模糊，电子系统高频性能不好也会损失图像高频分量，而使图像不清晰。
在对图像进行数字化时，实际取样点总是有一定的面积，所得的样本是这个具有一定面积的区域的亮度平均值，若取样点正好在边界上，则使样本值降低，从而使数字图像的边界变得不清楚。
大量的研究表明，图像的模糊实质上就是受到了平均或积分运算，因此对其进行逆运算如微分运算、梯度运算，就可以使图像清晰。
从频谱角度来分析，图像模糊的实质是其高频分量被衰减，因而可以用高频加重来使图像清晰。
但要注意，能够进行锐化处理的图像必须要求有较高的信噪比，否则，图像锐化后，信噪比更低。
因为锐化将使噪声受到比信号还强的增强，故必须小心处理。
一般是先去除或减轻干扰噪声后，才能进行锐化处理。
1.1.2 常用的锐化处理方法常用的锐化处理方法有微分法和高通滤波法。
微分法：从数学上看，图像模糊的实质就是图像受到平均或者积分运算，因此对其进行逆运算就可以使图像清晰，因为微分运算是求信号的变化率，有加强高频分量的作用，从而使图像轮廓清晰。
由于图像模糊的特征(如边缘的走向等)各不相同，为了把图像中间任何方向伸展的边缘和轮廓的模糊变清晰，那么要采用各向同性的、具有旋转不变的线性微分算子来锐化它们，梯度算子和拉普拉斯算子就是满足要求的线性微分算子，它们是常用的图像锐化运算方法。
高通滤波：图像中的边缘或线条等细节部分与图像频谱中的高频成分相对应，因此采用高通滤波的方法让高频分量顺利通过，使低频分量受到抑制，就可以增强高频的成分，是图像的边缘或线条变得清晰，实现图像的锐化。
基于matlab的彩色图像平滑处理1
目录第一章、概述 (2)1.1 图像平滑概述 (2)1.2图像平滑应用 (2)第二章、图像平滑方法 (5)2.1 空域低通滤波 (5) (5) (6)2.2 频域低通滤波 (7)第三章、图像平滑处理与调试 (10)3.1 模拟噪声图像 (10)3.2均值滤波法 (12)3.3 中值滤波法 (15)3.4 频域低通滤波法 (18)第四章、总结与体会 (20)参考文献 (21)第一章、概述1.1图像平滑概述图像平滑〔S m o o t h i n g〕的主要目的是减少图像噪声。
图像噪声来自于多方面，有来自于系统外部的干扰〔如电磁波或经电源窜进系统内部的外部噪声〕，也有来自于系统内部的干扰〔如摄像机的热噪声，电器机械运动而产生的抖动噪声内部噪声〕。
实际获得的图像都因受到干扰而有噪声，噪声产生的原因决定了噪声分布的特性及与图像信号的关系。
减少噪声的方法可以在空间域或在频率域处理。
在空间域中进展时，根本方法就是求像素的平均值或中值；在频域中那么运用低通滤波技术。
图像中的噪声往往是和信号交织在一起的，尤其是乘性噪声，假设平滑不当，就会使图像本身的细节如边缘轮廓，线条等模糊不清，从而使图像降质。
图像平滑总是要以一定的细节模糊为代价的，因此如何尽量平滑掉图像的噪声，又尽量保持图像的细节，是图像平滑研究的主要问题之一。
1.2图像平滑应用图像平滑主要是为了消除被污染图像中的噪声,这是遥感图像处理研究的最根本内容之一,被广泛应用于图像显示、传输、分析、动画制作、媒体合成等多个方面。
该技术是出于人类视觉系统的生理承受特点而设计的一种改善图像质量的方法。
处理对象是在图像生成、传输、处理、显示等过程中受到多种因素扰动形成的加噪图像。
在图像处理体系中,图像平滑是图像复原技术针对“一幅图像中唯一存在的退化是噪声〞时的特例。
1.3噪声模型1.3.1噪声来源一幅图像可能会受到各种噪声的干扰，而数字图像的本质就是光电信息，因此图像噪声主要可能来源于以下几个方面：光电传感器噪声、大气层电磁暴、闪电等引起的强脉冲干扰、相片颗粒噪声和信道传输误差引起的噪声等。
几种常用的图像平滑方法算法
几种常用的图像平滑方法算法1、二维自适应维纳滤波：I=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\1.gif'); %读取图像J=imnoise(I,'gaussian',0,0.005); %加入均值为0，方差为0.005的高斯噪声K2=wiener2(J,[3 3]); %对加噪图像进行二维自适应维纳滤波K2=wiener2(J,[5 5]); %对加噪图像进行二维自适应维纳滤波K2=wiener2(J,[7 7]); %对加噪图像进行二维自适应维纳滤波K2=wiener2(J,[9 9]); %对加噪图像进行二维自适应维纳滤波subplot(2,3,1);imshow(I);title('原始图像');subplot(2,3,2);imshow(J);title('加噪图像');subplot(2,3,3);imshow(K1);title('恢复图像1');subplot(2,3,4);imshow(K2);title('恢复图像2');subplot(2,3,5);imshow(K3);title('恢复图像3');subplot(2,3,6);imshow(K4);title('恢复图像3');2、均值滤波、中值滤波、维纳滤波消除椒盐噪声I=imread(1.gif');J1=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);J2=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);J3=imnoise(I,'speckle',0.02);运行效果见图2I=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\1.gif');J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);%h=ones(3,3)/9;%产生3*3的全1数组%B=conv2(J,h);%卷积运算K2=filter2(fspecial('average',3),J)/255; %均值滤波模板尺寸为3K= medfilt2(J);%采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波K1=wiener2(J,[3 3]); %对加噪图像进行二维自适应维纳滤波subplot(2,3,1);imshow(I);title('原始图像');subplot(2,3,2);imshow(J);title('加噪图像');subplot(2,3,3);imshow(K2);title('均值滤波后的图像');subplot(2,3,4);imshow(K);title('中值滤波后的图像');subplot(2,3,5);imshow(K1);title('维纳滤波后的图像');3、均值滤波对高斯噪声的效果I=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\1.gif');%读取图像J=imnoise(I,'gaussian',0,0.005);%加入均值为0，方差为0.005的高斯噪声subplot(2,3,1);imshow(I);title('原始图像');subplot(2,3,2); imshow(J);title('加入高斯噪声之后的图像');%采用MA TLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波K1=filter2(fspecial('average',3),J)/255; %模板尺寸为3K2=filter2(fspecial('average',5),J)/255;% 模板尺寸为5K3=filter2(fspecial('average',7),J)/255; %模板尺寸为7K4= filter2(fspecial('average',9),J)/255; %模板尺寸为9subplot(2,3,3);imshow(K1);title('改进后的图像1');subplot(2,3,4); imshow(K2);title('改进后的图像2');subplot(2,3,5);imshow(K3);title('改进后的图像3');subplot(2,3,6);imshow(K4);title('改进后的图像4');4、利用wpdencmp函数进行图像去噪I=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\1.gif');I=im2double(I);subplot(2,2,1);imshow(I);title('原始图像');J=imnoise(I,'gaussian',0,0.05);subplot(2,2,2);imshow(J);title('含噪图像');thr=0.1;sorh='s';crit='shannon';keepapp=0;J1=wpdencmp(J,sorh,3,'sym4',crit,thr,keepapp);subplot(2,2,3);imshow(J1);title('全局阈值去噪图像');J2=medfilt2(J1);subplot(2,2,4);imshow(J2);title('第二次去噪图像');5、利用wrcoef2函数进行图像去噪I=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\1.gif'); J=imnoise(I,'gaussian',0,0.005);[c,l]=wavedec2(J,2,'sym4');J1= wrcoef2('a',c,l,'sym4',1);J2= wrcoef2('a',c,l,'sym4',2);subplot(2,2,1);imshow(I);title('原始图像');subplot(2,2,2);imshow(J);title('含噪图像');subplot(2,2,3);imshow(J1,[]);title('第一次去噪图像');subplot(2,2,4);imshow(J2,[]);title('第二次去噪图像');6、使用二维统计滤波对椒盐噪声和高斯噪声进行滤波I=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\1.gif'); J1=imnoise(I,'salt & pepper',0.004);subplot(2,3,1);imshow(I);title('原始图像');subplot(2,3,2);imshow(J1);title('加椒盐噪声后的图像');J= ordfilt2(J1,5,ones(3,4));% 进行二维统计顺序过滤subplot(2,3,3);imshow(J);title('椒盐噪声滤波后的图像');J2=imnoise(I,'gaussian',0,0.004);subplot(2,3,4);imshow(J2);title('加高斯噪声后的图像');J3= ordfilt2(J2,5,ones(3,4));subplot(2,3,5);imshow(J3);title('高斯噪声滤波后的图像');。
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Snn
最小方差平滑滤波器
—— 基本原理
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C=6.6316
C=5.5263
Image_smooth---均值平滑
/*--------------------------------------Image_smooth---均值平滑-------------A:输入图像数据 B:输出图像数据 row:图像宽度，高度，行数 col:图像长度，列数 ------------------------------------------------------------------------*/
的效果也是有限的。
为了有效地改善这一状况，必须改换滤波器的
设计思路，中值滤波就是一种有效的方法。
中值滤波器
—— 设计思想
因为噪声（如椒盐噪声）的出现，使该点像素比 周围的像素亮（暗）许多。
如果在某个模板中，对像素进行由小到大排列的 重新排列，那么最亮的或者是最暗的点一定被排 在两侧。
取模板中排在中间位置上的像素的灰度值替代待 处理像素的值，就可以达到滤除噪声的目的。
1 1 5 5 5 2 2 7 7 6 1 2 6 6 7 4 3 8 8 8 3 4 9 8 9 1 1 5 5 5 2 2 6 7 7 6 1 2 7 6 6 7 4 3 8 8 8 3 4 9 8 9
(7+8+8+8+8)/5=7.8=8 (6+6+6+7+7)/5=6.4=6 (6+6+7+7+7)/5=6.6=7 (6+8+8+8+9)/5=7.8=8 (6+6+7+7+8)/5=6.8=7 (5+6+6+7+7)/5=6.2=6 (2+3+3+4+4)/5=3.2=3 (1+2+2+2+3)/5=2 (1+1+2+2+2)/5=1.6=2
2 2 3 4 2 3 4 7 6 8 9 5 5 7 7 6 8 8 5 6 8 6 7 8 9
6
7
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C=6.6316
C=5.5263
中值滤波代码
function txmedianN(N) A=imread('J:\Fig58.bmp'); [row,col]=size(A); N2=floor(N/2); for i=N2+1:row-N2 for j=N2+1:col-N2 k=1; for m=-N2:N2 for n=-N2:N2 buf(k)=A(i+m,j+n); k=k+1; end end B(i,j)=median(buf); end end subplot(1,2,1),imshow(A),title('original image'); subplot(1,2,2),imshow(B),title('new image');
思考
你让工人为你工作7天，回报是一根金条， 这个金条平分成相连的7段，你必须在每天 结束的时候给他们一段金条。如果只允许 你两次把金条弄断，你如何给你的工人付 费?
第四章 图像的噪声抑制
图象在传输过程中，由于传输信道、 采样系统质量较差，或受各种干扰的 影响，而造成图象毛糙，此时，就需 对图象进行平滑处理。
补充说明
在命令行窗口中调用 txsmoothN(5)；
均值滤波器滤椒盐噪声的效果
画面边框保留效果
均值滤波器的改进
—— 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。
的混叠平均。
这样，就达到了边界保持 的目的。
1
2
K近邻(KNN)平滑滤波器
—— 实现算法 1) 以待处理像素为中心，作一个m*m的作用 模板。 2）在模板中，选择K个与待处理像素的灰度差 为最小的像素。 3）将这K个像素的灰度均值替换掉原来的像素 值。
K近邻(KNN)平滑滤波器
—— 例题
例：下图，给定3*3模板，k=5。
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。
均值滤波器
—— 处理方法
以模块运算系数表示即：
1 1 1 H 0 1 1 1 1 9 1 1 1
1 1 5 2 2 3 7 5 1 2 4 6 5 4 3 4 8 5 3 4 9 待处理像素
for i=2:row-1 for j=2:col-1 buf=A1(i-1,j-1)+A1(i-1,j)+A1(i-1,j+1) +A1(i,j-1)+A1(i,j)+A1(i,j+1) +A1(i+1,j-1)+A1(i+1,j)+A1(i+1,j+1); B(i,j)=buf/9; end end
中值滤波器与均值滤波器的比较
对于高斯噪声，均值滤波效果比中值滤 波效果好。
中值滤波器与均值滤波器的比较
原因：
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，所以中值滤波选 不到合适的干净点。 因为正态分布的均值为0，所以均值滤波可以消除 噪声。（注意：实际上只能减弱，不能消除。思 考为什么？）
a1 b1 d2 c2 b2
c1
d1
a2
1/4*（a1+b1+c1+d2)
5×5
1
1 1 5
3
2
2
1
3
4 3
2
3 4
1
3 4 7
2
2 2 3
(1,8)(3,0)(2,7)(3,5)(2,5) (1,8)(2,18)(1,6)(4,2) (3,5)(1,4)(10,3) (1,3,2,7,3,2,1,2,1,2,3,1,3) 均值=2 (2,9)(1,9)(4,8)(3,7)(3,6) (10,8)(2,8)(3,0)(4,7) (4,5)(2,7)(6,8) (9,9,8,7,6,10,8,3,7,5,7,8)
K近邻(KNN)平滑滤波器
—— 原理分析
边界保持滤波器的核心是确定边界点与非边界 点。
如图所示，点1是黄色区域的非边界点，点2是 蓝色区域的边界点。 点1模板中的像素全部
1
是同一区域的；
点2模板中的像素则包
2
括了两个区域。
K近邻(KNN)平滑滤波器
—— 原理分析
在模板中，分别选出5个与点1或点2灰度值最 相近的点进行计算，则不会出现两个区域信息
Image_smooth---N可调
/*--------------------------------------Image_smooth---均值平滑-------------A:输入图像数据 B:输出图像数据 row:图像宽度，高度，行数 col:图像长度，列数 ------------------------------------------------------------------------*/ function txsmoothN(N) A=imread('J:\Fig58.bmp'); [row,col]=size(A); A1=double(A); N2=floor(N/2); for i=N2+1:row-N2 for j=N2+1:col-N2 buf=0; for m=-N2:N2 for n=-N2:N2 buf=buf+A1(i+m,j+n); end end B(i,j)=buf/(N*N); end end B=uint8(B); subplot(1,2,1),imshow(A),title('original image'); subplot(1,2,2),imshow(B),title('new image&#以9种 模板表示出来，然后计算每个模板中的灰度 分布方差，以方差最小的那个模板的均值替 代原像素值。
最小方差平滑滤波器
—— 模板结构
模板如下：本例在第2和第6中选择一个方差小的。
3
7
9
1
2
5
6
4
8
5×5
1
1 1 5
3
2
2
1