谐波均值滤波器
谐波均值滤波器对椒盐噪声的滤波原理
谐波均值滤波器对椒盐噪声的滤波原理
谐波均值滤波器是一种数字图像处理技术，用于去除图像中的噪声。
它的原理是通过计算像素周围一定区域内像素的谐波平均值来实现滤波。
谐波均值滤波器的操作步骤如下：
1. 选择一个固定大小的滤波窗口，通常为3x3或5x5。
2. 将窗口中心像素的值替换为周围像素的谐波平均值。
3. 谐波平均值的计算公式为：H(x,y) = (1 / Σ(1 / f(x,y)))，其中f(x,y)表示窗口内的像素值。
对于椒盐噪声，谐波均值滤波器可以有效地去除其中的噪声点。
因为椒盐噪声通常是由图像中某些像素值突然变化引起的，谐波均值滤波器的谐波平均值计算方法可以抑制这些异常值的影响，从而减少噪声的干扰，使图像更加清晰和准确。
一种单相有源电力滤波器谐波检测方法
一种单相有源电力滤波器谐波检测方法
袁平路;赵莉华;黄念慈
【期刊名称】《四川电力技术》
【年(卷),期】2006(29)5
【摘要】介绍了单相有源电力滤波器的基本原理,提出了一种单相电路的谐波检测方法,通过构造两相系统,把基于瞬时无功理论的ip-iq法应用于单相系统的谐波检测,直流分量提取环节采用滑动均值滤波的方法,可以有效利用历史数据,减小了计算量.且易于数字控制,实时性好,同时输出控制采用三角波比较方式,有效减小了输出的谐波.Matlab仿真结果表明,所提出的检测方法构成的单相有源电力滤波器具有良好的补偿效果.
【总页数】4页(P52-54,75)
【作者】袁平路;赵莉华;黄念慈
【作者单位】四川大学电气信息学院,四川,成都,610065;四川大学电气信息学院,四川,成都,610065;四川大学电气信息学院,四川,成都,610065
【正文语种】中文
【中图分类】TM835
【相关文献】
1.单相有源电力滤波器谐波无功检测方法的研究 [J], 陶爱云;林娜
2.串联型有源电力滤波器的一种新型谐波检测方法 [J], 李亚峰
3.一种在线的有源电力滤波器谐波检测方法 [J], 黄辉先;陈丽莎;周杰文;胡超
4.单相有源电力滤波器谐波及无功电流的一种新型检测方法 [J], 王建良;崔桂梅;洪晓英
5.基于单相电路瞬时功率理论的有源电力滤波器谐波电流实时检测方法 [J], 李自成;孙玉坤;黄振跃;刘国海;杨建宁
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数字图像处理及应用智慧树知到答案章节测试2023年长安大学
绪论单元测试1.数字图像处理泛指通过计算机对数字图像进行处理，涉及图像增强、图像复原、图像分割等内容。
（）A:错B:对答案:B2.数字图像处理的优点包括（）。
A:处理效果可控B:数据量小C:容易存储D:可重现性好答案:ACD3.数字图像处理系统包含（）。
A:图像处理和分析B:图像存储C:图像传输D:图像输入E:图像输出答案:ABCDE4.人眼感受到的明亮程度，称作亮度，是一种主观感受。
（）A:对B:错答案:A5.数字图像处理的研究内容中，（）的目的是根据二维平面图像数据构造出物体的三维图像。
A:图像重建B:图像分割C:图像增强D:图像复原答案:A第一章测试1.一幅256X256的图像，若灰度级数为16，则存储它所需的比特数是( )。
A:1MB:512KC:2MD:256K答案:D2.图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于( )。
A:图像的空间分辨率过高造成B:图像的空间分辨率不够高造成C:图像的灰度级数不够多造成的D:图像的灰度级数过多造成的答案:C3.m邻接可以消除由8邻接引起的像素间通路的二义性。
（）A:对B:错答案:A4.常用的插值算法有（）。
A:均匀插值B:最近邻插值C:双线性插值D:双三次插值答案:BCD5.对单幅图像进行处理，仅改变像素空间位置的运算是（）。
A:几何运算B:算术运算C:逻辑运算D:集合运算答案:A第二章测试1.下列算法中属于点运算的是（）。
A:傅里叶变换B:梯度锐化C:二值化D:直方图均衡答案:CD2.直方图均衡的目的是将图像的直方图变换为均匀分布的直方图。
（）A:错B:对答案:B3.一幅图像的直方图均值较小而方差较大，意味着（）。
A:图像较暗，对比度较大B:图像较暗，对比度较小C:图像较亮，对比度较小D:图像较亮，对比度较大答案:A4.下列算法中属于平滑运算的是（）。
A:Laplacian增强B:中值滤波C:直方图均衡D:梯度锐化答案:B5.（）可以较好地去除椒盐噪声。
国家开放大学《数字与图形处理》形考任务1-4参考答案
国家开放大学《数字与图形处理》形考任务1-4参考答案形考任务11.下面说法正确的是（）A. 基于频域的图像增强方法比基于空域的图像增强方法的增强效果好B. 基于像素的图像增强方法是基于空间域的图像增强方法的一种C. 基于频域的图像增强方法由于常用到傅里叶变换和傅里叶反变换，所以总比基于图像域的方法计算复杂较高D. 基于像素的图像增强方法是一种线性灰度变换2.采用幂次变换进行灰度变换时，当幂次取大于1时，该变换是针对如下哪一类图像进行增强。
A. 图像整体偏暗B. 图像细节淹没在暗背景中C. 图像同时存在过亮和过暗背景D. 图像整体偏亮3.计算机显示器主要采用哪一种彩色模型A. HISB. HSVC. RGBD. CMY或CMYK4.图像灰度方差说明了图像哪一个属性。
A. 图像细节B. 图像整体亮度C. 平均灰度D. 图像对比度5.维纳滤波器通常用于（）A. 复原图像B. 去噪C. 减小图像动态范围D. 平滑图6.高通滤波后的图像通常较暗，为改善这种情况，将高通滤波器的转移函数加上一常数量以便引入一些低频分量。
这样的滤波器叫（）A. 巴特沃斯高通滤波器B. 高频加强滤波器C. 理想高通滤波器D. 高频提升滤波器7.彩色图像增强时，（）处理可以采用RGB彩色模型。
A. 中值滤波B. 同态滤波C. 加权均值滤波D. 直方图均衡化8.（）滤波器在对图像复原过程中需要计算噪声功率谱和图像功率谱。
A. 约束最小二乘滤波B. 同态滤波C. 维纳滤波D. 逆滤波9.下列算法中属于图象锐化处理的是：（）A. 低通滤波B. 中值滤波C. 高通滤波D. 加权平均法10.采用模板［-1 1］T主要检测（）方向的边缘。
A. 垂直B. 135oC. 水平D. 45o11.中值滤波器（）A. 和中点滤波器不可能有相同的滤波结果B. 和中点滤波器可能有相同的滤波结果C. 和最大值滤波器不可能有相同的滤波结果D. 和最大值滤波器可能有相同的滤波结果12.要把图像中某个频率范围中的成分除去，除可以使用带阻滤波器外，还可以使用（）A. 低通滤波器和高通滤波器B. 低通滤波器C. 高通滤波器D. 带通滤波器13.磁共振信号（）A. 可以用帮助确定物体内质子的密度B. 可用来帮助重建问题的物体内的自旋密度分布函数C. 取决于物体内中子的密度D. 仅与空间有关而与时间无关14.梯度算子：（）A. 总需要两个模板B. 可以检测阶梯状边缘C. 总产生双像素宽边缘D. 可以消除随机噪声15.为利用断层重建实现3-D 重建，一定要（）A. 使用多个发射源B. 使用多个接收器C. 使用锥束扫描投影D. 使用扇束扫描投影16.拉普拉斯算子：（）A. 包括一个模板B. 是二阶微分算子C. 包括两个模板D. 是一阶微分算子17.噪声对利用直方图取阈值分割算法的影响源于：（）A. 噪声会填满直方图的谷B. 噪声会使得直方图产生新的峰C. 噪声会减小直方图的峰间距离D. 噪声会使得直方图不平衡18.算术编码（）A. 的硬件实现比哈夫曼编码的硬件实现要复杂B. 在JPEG的扩展系统中被推荐来代替哈夫曼编码C. 中不存在源符号和码字间一一对应关系D. 在信源符号概率接近时，比哈夫曼编码效率高19.在对图像编码前，常将2-D像素矩阵表达形式进行转换（映射）以获得更有效的表达形式，这种转换：（）A. 压缩了图像的动态范围B. 这种映射与电视广播中隔行扫描消除的是同一种数据冗余C. 可反转，也可能不可反转D. 减少了像素间冗余20.以下分割方法中属于区域算法的是：（）A. 哈夫变换B. 阈值分割C. 边缘检测D. 分裂合并21.直方图均衡是一种点运算，图像的二值化则是一种局部运算。
数字图像处理_福建师范大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
数字图像处理_福建师范大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.傅里叶变换有下列哪些特点？答案:有频域的概念_有关于复数的运算_从变换结果可完全恢复原始数据2.边缘检测是将边缘像元标识出来的一种图像分割技术答案:正确3.依照分割时所依据的图像特性不同，图像分割方法大致可以分为基于阈值的分割方法、基于边界的分割方法和基于____的分割方法三大类。
答案:区域4.均值滤波方法对高斯噪声的抑制效果较好，而___________方法对椒盐噪声的抑制效果较好。
答案:中值5.采样所获得的图像总像素的多少，通常称为______。
答案:分辨率6.依据图像的保真度，图像压缩可以分为有损压缩和无损压缩。
答案:正确7.对于彩色图像，通常用以区别颜色的特性是色调、分辨率和饱和度。
答案:错误8.数字图像处理中用图像的饱和度来表现图像画质的清晰程度。
答案:错误9.拉普拉斯算子主要用于答案:已知边缘像素后确定该像素在图像的明区或暗区10.存储一幅大小为1024×1024,256个灰度级的图像,需要 Mbit答案:811.图像取反操作适用于增强图像主体灰度偏亮的图像。
答案:错误12.当计算机显示器显示的颜色偏蓝时,提高红色和绿色分量可以对颜色进行校正。
答案:正确13.以下算子中最适合滤除椒盐噪声的是（）。
答案:中值14.一幅灰度图像的浅色背景上有一个深色的圆环，如果要将圆环变细，可使用（）答案:最大值滤波器15.自适应滤波器（）答案:适合消除脉冲噪声_可以根据滤波器模板所覆盖像素集合的统计特性调整模板尺寸_其输出由退化图像的方差所决定16.利用直方图取单阈值方法进行图像分割时:()答案:图像直方图应有两个峰17.图像分割中的并行边界技术和串行区域技术分别利用的是灰度值的()答案:不连续性和相似性18.属于区域算法的分割方法有（）答案:阈值分割_分裂合并19.图像边缘是指图像中象素灰度值有阶跃变化或_变化的那些象素的集合。
滤波器超全资料
滤波器超全资料滤波器是一种选频装置，可以使信号中特定的频率成分通过，而极大地衰减其他频率成分。
利用滤波器的这种选频作用，可以滤除干扰噪声或进行频谱分析。
换句话说，凡是可以使信号中特定的频率成分通过，而极大地衰减或抑制其他频率成分的装置或系统都称之为滤波器。
滤波的概念滤波是信号处理中的一个重要概念，滤波电路的作用是尽可能减小脉动的直流电压中的交流成分，保留其直流成分，使输出电压纹波系数降低，波形变得比较平滑。
一般来说，滤波分为经典滤波和现代滤波。
经典滤波是根据傅里叶分析和变换提出的一个工程概念，根据高等数学理论，任何一个满足一定条件的信号，都可以被看成是由无限个正弦波叠加而成。
换句话说，就是工程信号是不同频率的正弦波线性叠加而成的，组成信号的不同频率的正弦波叫做信号的频率成分或叫做谐波成分。
只允许一定频率范围内的信号成分正常通过，而阻止另一部分频率成分通过的电路，叫做经典滤波器或滤波电路。
在经典滤波和现代滤波中，滤波器模型其实是一样的（硬件方面的滤波器其实进展并不大），但现代滤波还加入了数字滤波的很多概念。
滤波电路的原理当流过电感的电流变化时，电感线圈中产生的感应电动势将阻止电流的变化。
当通过电感线圈的电流增大时，电感线圈产生的自感电动势与电流方向相反，阻止电流的增加，同时将一部分电能转化成磁场能存储于电感之中；当通过电感线圈的电流减小时，自感电动势与电流方向相同，阻止电流的减小，同时释放出存储的能量，以补偿电流的减小。
因此经电感滤波后，不但负载电流及电压的脉动减小，波形变得平滑，而且整流二极管的导通角增大。
在电感线圈不变的情况下，负载电阻愈小，输出电压的交流分量愈小。
只有在RL>>ωL时才能获得较好的滤波效果。
L愈大，滤波效果愈好。
滤波器的作用1、将有用的信号与噪声分离，提高信号的抗干扰性及信噪比；2、滤掉不感兴趣的频率成分，提高分析精度；3、从复杂频率成分中分离出单一的频率分量。
理想滤波器与实际滤波器理想滤波器使通带内信号的幅值和相位都不失真，阻喧内的频率成分都衰减为零的滤波器，其通带和阻带之间有明显的分界线。
数字图像处理期末考试题库
数字图像处理期末考试题库某数字图像处理的主要内容及特点图像获取、图像变换、图像增强、图像恢复、图像压缩、图像分析、图像识别、图像理解（1）处理精度高，再现性好。
（2）易于控制处理效果。
（3）处理的多样性。
（4）图像数据量庞大。
（5）图像处理技术综合性强。
某图像增强：通过某种技术有选择地突出对某一具体应用有用的信息，削弱或抑制一些无用的信息。
图像增强不存在通用理论。
图像增强的方法：空间域方法和变换域方法。
某图像反转：S=L-1-r1.与原图像视觉内容相同2.适用于增强嵌入于图像暗色区域的白色或灰色细节。
某对数变换S=C某log（1+r）c为常数，r>=0作用与特点：对数变换将输入中范围较窄的低灰度值映射为输出中较宽范围的灰度值，同时，对输入中范围较宽的高灰度值映射为输出中较窄范围的灰度值。
对数函数的一个重要特征是可压缩像素值变化较大的图像的动态范围；某幂律（伽马）变换=c某(r+ɛ)ɤ伽马小于1时减小图像对比度，伽马大于1时增大对比度。
某灰度直方图：是数字图像中各灰度级与其出现的频数间的统计关系。
某直方图均衡化：直方图均衡化就是通过变换函数将原图像的直方图修正为均匀的直方图，即使各灰度级具有相同的出现频数，图象看起来更清晰。
直方图均衡化变换函数必须为严格单调递增函数。
直方图均衡化的特点：›1.能自动增强图像的对比度2.得到了全局均衡化的直方图，即均匀分布3.但其效果不易控制某直方图规定化（匹配）：用于产生处理后有特殊直方图的图像的方法某空间滤波即直接对图像像素进行处理。
获得最佳滤波效果的唯一方法是使滤波掩模中心距原图像边缘的距离不小于(n-1)/2个像素。
某平滑滤波器用于模糊处理和减小噪声。
平滑线性空间滤波器的输出是：待处理图像在滤波器掩模邻域内的像素的简单平均值。
优点：减小了图像灰度的“尖锐”变化，故常用于图像降噪。
负面效应：模糊了图像的边缘，因为边缘也是由图像灰度的尖锐变化造成的。
空间均值处理的重要应用是，为了对感兴趣的物体得到一个粗略的描述而模糊一幅图像。
均值滤波器
其中Q称为滤波器的阶数. 这种滤波器适合减少或是在实际中消除椒盐噪声的影响. 当Q值为正数时,滤波器用于消除"胡椒"噪声;
当Q值为负数时,滤波器用于消除"盐"噪声; 当Q=0时,逆谐波均值滤波器退化为算术均值滤波器; 当Q=-1时,逆谐波均值滤波器退化为谐波均值滤波器.
22
6.3.1 均值滤波(Mean Filters)
【例6.2】采用各种均值滤波器对附加高斯噪声图像进行滤波。
img=imread('i_camera.bmp'); imshow(img); %显示图像 img_noise=double(imnoise(img,'gaussian',0.06));%对图像附加高斯噪声 figure,imshow(img_noise,[]); %显示加噪图像 img_mean=imfilter(img_noise,fspecial('average',3)); %对附加有高斯噪声的图像实行算术均值滤波 figure; imshow(img_mean,[]); %显示算术均值滤波后的图像 img_mean=exp(imfilter(log(img_noise),fspecial('average',3))); %对附加有高斯噪声的图像实行几何均值滤波 figure; imshow(img_mean,[]); %显示几何均值滤波后的图像 Q=-1.5; %对高斯噪声图像实行Q取负数的逆谐波滤波 img_mean=imfilter(img_noise.^(Q+1),fspecial('average',3))./imfilter(img_noise.^Q,fspecia l('average',3)); figure; imshow(img_mean,[]); %显示逆谐波滤波后的图像 Q=1.5; %对高斯噪声图像实行Q取正数的逆谐波滤波 img_mean=imfilter(img_noise.^(Q+1),fspecial('average',3))./imfilter(img_noise.^Q,fspecia l('average',3)); figure; imshow(img_mean,[]); %显示逆谐波滤波后的图像 23
均值滤波
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。
逆谐波均值滤波器更适合于处理脉冲噪声,但它有个缺点，就是必须要知道噪声是暗噪声还是亮噪声，以便于选择合适的滤波器阶数符号，如果阶数的符号选择错了可能会引起灾难性的后果。
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），m为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。
数字图像处理题目和部分答案
1~4章1.什么是数字图像？与模拟图像相比最主要的差别是什么？2.什么是像素？3.Matlab图像工具箱支持的4中类型图像分别是？请简要说明各类图像的特点。
4.什么是直方图规定化？与直方图均衡化相比有什么差别？5.什么是线性空间滤波？滤波掩模的最小尺寸一般是多少？6.若DFT变换后的频率矩形M*N大小为16*16，坐标从（1，1）算起，请指明该频率矩形的中心点位置；若坐标从（0，0）算起，则该频率矩形中心点位置为？7.什么是图像的直方图？请画出下面图像矩阵的灰度直方图。
1 2 3 4 4 52 3 4 6 7 88 6 6 6 9 99 9 9 9 9 92 1 5 8 6 73 6 5 74 28.假定一幅大小为64*64，灰度级为8级的图像，其灰度级分布如下表，完成对其直方图数据计算，并对其进行均衡化处理。
原图直方图数据均衡化后直方图数据R k N k N k/N S k N k N k/ NR1=0 24R2=1/7 86R3=2/7 113R4=3/7 220R5=4/7 837R6=5/7 906R7=6/7 1230R8=1 6809.编程：请使用线性和非线性两种空间滤波器对大小为512*512的double类图像’moon.tif’进行滤波，要求如下：线性滤波：读入图像，并显示；生成滤波器，采用相关滤波，边界采用镜像反射填充，滤波器大小为15*15，考虑采用均值滤波；显示滤波以后的图像。
非线性滤波：读入图像，并显示；采用中值滤波器，边界采用镜像反射填充；显示滤波以后的图像。
10.编程：读入并显示图像’chest.tif ’，计算其频谱，并将其低频移至频率矩形中心，显示其频谱，显示傅里叶反变换后的图像；采用巴特沃思高通型高频强化滤波器对其进行锐化，其中巴特沃思高通滤波器D0为源图像垂直尺寸的8%，高频强调时参数为偏移量a=0.8，乘数b=1.5。
显示滤波后的图像及其频谱；将高频强调滤波后的图像做直方图均衡化，显示均衡化后的图像。
数字图像处理复习题(选择题及相应答案)
第一章1.1.1可以用f(x,y)来表示：（ABD）A、一幅2-D数字图像B、一个在3-D空间中的客观景物的投影；C 2-D空间XY中的一个坐标的点的位置；D、在坐标点（X,Y）的某种性质F的数值。
提示：注意3个符号各自的意义1.1.2、一幅数字图像是：(B)A、一个观测系统；B、一个有许多像素排列而成的实体；C、一个2-D数组中的元素D、一个3-D空间的场景。
提示：考虑图像和数字图像的定义1.2.2、已知如图1.2.2中的2个像素P和Q，下面说法正确的是：(C)A、2个像素P和Q直接的De距离比他们之间的D4距离和D8距离都短：B、2个像素p和q之间的D4距离为5；C、2个像素p和q之间的D8距离为5；D、2个像素p和q之间的De距离为5。
1.4.2、半调输出技术可以：(B)A、改善图像的空间分辨率；B、改善图像的幅度分辨率；C、利用抖动技术实现；D、消除虚假轮廓现象。
提示：半调输出技术牺牲空间分辨率以提高幅度分辨率1.4.3、抖动技术可以(D)A、改善图像的空间分辨率；B、改善图像的幅度分辨率；C、利用半输出技术实现；D、消除虚假轮廓现象。
提示：抖动技术通过加入随即噪声，增加了图像的幅度输出值的个数1.5.1、一幅256*256的图像，若灰度级数为16，则存储它所需的比特数是：(A)A、256KB、512KC、1M C、2M提示：表达图像所需的比特数是图像的长乘宽再乘灰度级数对应的比特数。
1.5.2、图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于：(A)A、图像的灰度级数不够多造成的；B、图像的空间分辨率不够高造成；C、图像的灰度级数过多造成的D、图像的空间分辨率过高造成。
提示：图像中的虚假轮廓最易在平滑区域内产生。
(平滑区域内灰度应缓慢变化，但当图像的灰度级数不够多时会产生阶跃)1.5.3、数字图像木刻画效果的出现是由于下列原因所产生的：（A）A、图像的幅度分辨率过小；B、图像的幅度分辨率过大；C、图像的空间分辨率过小；D、图像的空间分辨率过大；提示：图像中的木刻效果指图像中的灰度级数很少1.5.4、当改变图像的空间分辨率时，受影响最大的是图像中的：(A)A、纹理区域（有许多重复单元的区域）；B、灰度平滑的区域；C、目标边界区域；D、灰度渐变区域。
图像噪声分类及去噪方法综述论文.doc
图像噪声分类及去噪⽅法综述论⽂.doc图像噪声分类及去噪⽅法综述数字图像中，噪声主要来源于图像的获取或传输过程。
成像传感器的性能受各种因素的影响，如图像获取过程中的环境条件和传感元器件⾃⾝的质量。
例如，在使⽤CCD摄像机获取图像时，光照⽔平和传感器温度是影响结果图像中噪声数量的主要因素。
图像在传输中被污染主要是由于传输信道中的⼲扰。
例如，使⽤⽆线⽹络传输的图像可能会因为光照或其他⼤⽓因素⽽污染。
图像噪声的分类图像噪声是图像在摄取或传输时所受的随机信号⼲扰，是图像中各种妨碍⼈们对其信息接受的因素。
很多时候将图像噪声看成是多维随机过程，因⽽描述噪声的⽅法完全可以借⽤随机过程的描述，即⽤其概率分布函数和概率密度分布函数。
图像噪声是多种多样的，其性质也千差万别，所以了解噪声的分类是很有必要的。
⼀．按产⽣的原因分类1.外部噪声，即指系统外部⼲扰以电磁波或经电源串进系统内部⽽引起的噪声。
如电⽓设备，天体放电现象等引起的噪声。
2.内部噪声，⼀般有四个源头：a)由光和电的基本性质所引起的噪声。
如电流的产⽣是由电⼦或空⽳粒⼦的集合，定向运动所形成。
因这些粒⼦运动的随机性⽽形成的散粒噪声；导体中⾃由电⼦的⽆规则热运动所形成的热噪声；根据光的粒⼦性，图像是由光量⼦所传输，⽽光量⼦密度随时间和空间变化所形成的光量⼦噪声等。
b)电器的机械运动产⽣的噪声。
如各种接头因抖动引起电流变化所产⽣的噪声；磁头、磁带等抖动或⼀起的抖动等。
c)器材材料本⾝引起的噪声。
如正⽚和负⽚的表⾯颗粒性和磁带磁盘表⾯缺陷所产⽣的噪声。
随着材料科学的发展，这些噪声有望不断减少，但在⽬前来讲，还是不可避免的。
d)系统内部设备电路所引起的噪声。
如电源引⼊的交流噪声；偏转系统和箝位电路所引起的噪声等。
这种分类⽅法有助于理解噪声产⽣的源头，有助于对噪声位置定位，对于降噪算法只能起到原理上的帮助。
⼆．按噪声频谱分类频谱均匀分布的噪声称为⽩噪声；频谱与频率成反⽐的称为1/f噪声；⽽与频率平⽅成正⽐的称为三⾓噪声等等。
滤波复习资料
期望结果，如果噪声方差为0，直接返回原像素，如果噪声方差很大，返回算数均值，如果噪声方差在两者之间，返回中间结果
自适应滤波器虽然取得了更好的效果，但基于一个假定：噪声方差已知。很多时候噪声方差未知时，需要估计。估计的错误会影响最后的效果
自适应中值滤波器
频域滤波器
带阻滤波器：消除或衰减傅里叶变换原点处的频段
边缘检测原理：通过梯度的局部最大值来确定边缘。做法：求连续图像f(x,y)梯度的局部最大值及其方向
边缘检测中常用的梯度算子：Roberts算子，Prewitt算子，Sobel算子，Laplician算子，Marr/LoG算子，Canny算子
Roberts算子：是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子，它在2*2邻域上计算对角导数。并且简化计算，用梯度的绝对值近似。点评：对于边界陡峭且噪声比较小的图像检测效果比较好，但是对噪声比较敏感
理想低通滤波器非常不实用，但对理想低通滤波器不足的认识，对研究有效滤波器的特性非常有用，也就是要尽量减少振铃或者没有振铃，以及减少模糊
巴特沃斯低通滤波器：思想：平滑理想低通滤波器，BLPF在通过的频率与呗滤掉的频率之间没有明显的截断；当阶数为1时，没有振铃，当阶数增高时，振铃成为一个重要因素。当阶数趋向无穷大时，等价于理想低通滤波器
卷积定理：在空间与采用卷积滤波器h对图像进行处理，理论上对应于在频域上，采用滤波器H对t图像进行处理
在滤波器模板规模较大时，频域内进行滤波计算更为有效；空间域的滤波器更适用于小规模模板
空间域冲激函数的卷积运算等于原函数
低通滤波器
图像的边缘和其他尖锐跳跃如噪声，在图像的灰度级中主要处于傅里叶变换的高频部分，通过频域上一定范围高频分量进行衰减达到平滑化，来增强图像，这种滤波器被称为低通滤波器
图像复原基本原理
空间域恢复 频率域恢复
精品课件
噪声模型
噪声：主要源自图像的获取的传输过程 噪声的描述： Probability density
functions(PDF) 噪声模型：通常由噪声的物理来源特性决定
高斯噪声：源于电子电路噪声和由低照明度或高温带来的 传感器噪声。
瑞利分布：特征化噪声。 指数分布、伽马分布：激光成像。 脉冲噪声（椒盐噪声）：错误的开关操作。 均匀分布：常作为模拟随机数产生器的基础，实践中较少
退化的图像为原图像与退化函数的卷积再叠加噪声
转换至频域： G ( u ,v ) H ( u ,v ) F ( u ,v ) N ( u ,v )
F(u,v)G(u,v)N(u,v) H(u,v) H(u,v)
原图像的近似估计： Fˆ(u,v) G(u,v)
H(u,v)
逆滤波：退化的逆过程
在相同尺寸下，比起均 值滤波器引起的模糊少
对于脉冲（盐和 胡椒）噪声有效.
第二次中精品值课滤件波器处理
第三次中值滤波器处理， 全部噪声消除
“胡椒”噪声干扰图像 “盐”噪声干扰图像
•最大值滤波器
•发现图像中亮点 •用于消除“胡椒”
•最小值滤波器
•发现图像中暗点 •用于消除“盐”
最大值精滤品波课件器处理
最小值滤波器处理
中点滤波器
fˆ(x,y)1[m{ ag(s x ,t) }m{ ig(n s,t)}]
2(s,t) Sxy
(s,t) Sxy
结合了顺序统计和求平均的特点
对高斯和均匀分布的噪声效果最好
精品课件
修正后阿尔法均值滤波器（Alpha-trimmed mean filter）
1
f(x,y)m nd(s,t)Sxgyr(s,t)
均值滤波
均值滤波均值滤波算法是比较典型的滤波算法，它是指定图像上面用目标像素为中心点来设定一个小窗口。
这个窗口包含了靠近目标像素的像素。
再来爸全部像素的均值代表中心点的灰度值。
常见的取均值的算法有算术均值、几何均值、谐波均值、逆滤波均值。
① 算术均值滤波算术均值，由文知意是以窗口内全部的像素点的灰度值取算术平均值以替代窗口中心的灰度值。
这个就是最简单最常见的均值滤波器。
假定S xy 为中心在点(x,y)，尺寸为m*n 的矩形窗口的坐标组，则点(x,y)可通过式1.15所求的算术均值滤波计算从而得到复原图像在该点的灰度值 。
()()(),1ˆ,,xy s t S f x y g s t mn ∈=∑（1.17）利用算术均值可以将噪声图像简单快速的进行去噪并将图像平滑，但是也同时会对图像的模糊产生影响，造成了图像的很多细节信息丢失。
② 几何均值滤波实际上我们在图像去噪这一过程中，通常将普遍化的维纳滤波器当成几何均值滤波器从而进行图像滤波去噪。
对于复原滤波器：()()()()()()()()1**22,,ˆ,,,,,,n f H u v H u v f u v G u v P u v H u v H u v P u v ααβ-⎡⎤⎢⎥⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦+⎢⎥⎣⎦（1.18）当1α=时，该滤波函数退化为逆滤波；当0α=时，变为参数维纳滤波；当1β=时即标准维纳滤波。
而如果12α=时，该滤波器函数变为两个相同幂次的函数的乘积，形式如同几何均值滤波。
经过人们的验证，形如式1.16的几何均值滤波式可以给出比维纳滤波器好的很多的去噪复原结果。
③ 谐波均值滤波器谐波均值滤波器的操作可以式1.17给出：()()(),ˆ,1,xy s t S mnf x yg s t ∈=∑（1.19）从上面的式子我们可以发现谐波滤波器对于盐噪声的去噪效果很好，然而却对于椒点基本无效。
因为椒点灰度值为g 为0，即()(),1,xy s t S g s t ∈∑无限大，滤波后该像素点的灰度值也还是0，仍表现为暗点。
数字图像处理课程内容
对于三角形，设双线性方程为：
f ( x, y ) = ax + by + c
带入3点灰度坐标可求：a,b,c
灰度级：L = 2 k 图像比特数：b = M × N × k
像素基本关系
相邻关系 N4，N8，ND 邻接、连通
4邻接，8邻接，m邻接 通路：相邻像素相互邻接，形成通路。
距离
D4（街区距离），D8（棋盘距离）
3/4/6章. 图像增强
基本灰度变换
灰度区间拉伸与压缩
线性变换 斜率(k>1) 非线性变换 曲线凹凸 上凸,拉伸;如对数 下凹,压缩;如指数
三种平滑滤波器比较
模糊比较（平滑作用） 模糊比较（平滑作用） 模糊小:高斯低通>巴特沃思>理想低通 平滑效果最好：巴特沃思 消除振铃：高斯低通，一阶巴特沃思
5. 图像复原
空间滤波复原
均值滤波器
算术均值滤波器：图像模糊， 算术均值滤波器：图像模糊，减少噪声 几何均值滤波器：线变粗,丢失细节 只一像素0，均值0 丢失细节； 几何均值滤波器：线变粗 丢失细节；只一像素 ，均值 谐波均值滤波器：适用高斯噪声,盐噪声 盐噪声,不适用胡椒噪声 谐波均值滤波器：适用高斯噪声 盐噪声 不适用胡椒噪声 逆谐波均值滤波器： 正 胡椒噪声； 负 盐噪声； 逆谐波均值滤波器：Q正，胡椒噪声；Q负，盐噪声； Q=0，算术均值滤波器 ， 修正α均值滤波器：适用多种噪声； 修正α均值滤波器：适用多种噪声； d=0,算术均值滤波器；d=MN－1,中值均值滤波器 算术均值滤波器； 算术均值滤波器 － 中值均值滤波器
第三章 直流输电系统中的谐波和滤波器.ppt
第三章
二、谐波的危害ü
四、特征谐波分析的假设条件
五、谐波分析方法
3.2
3.2.1 换流器
二、换流变网侧电流特征谐波()
三、电源侧电流特征谐波()
电源侧电流特征谐波()
电源侧电流特征谐波()
电源侧电流特征谐波的特性()
电源侧电流特征谐波的特性()0=
电源侧电流特征谐波的特性()
3.2.2
单桥整流电压中的特征谐波
整流电压平均值
32
单桥整流电压中的特征谐波
空载时，第h 次谐波电压有效值
ü2d h h
U
空载时，第h 次谐波电压相位
二、
ü
整流电压平均值
单桥整流电压的特征谐波ü第h次谐波电压有效值
第h次谐波电压相位
整流电压平均值
2cos()
d h h h
U h t ×
222
2cos sin U h
2212
122cos(2)
2
C C C C +
单桥整流电压中特征谐波的特性
工程中直流侧电压谐波分析方法：
3.3
非特征谐波产生的原因
HVDC
u p61
e ca
u
e ca p62
双桥换流变网侧电流波形
p61e
u p61
e ca。
一种单相有源电力滤波器谐波检测方法
流分量 环节 ， 通 滤 波器 难 以设 计 。文 献 ［］［ ］ 低 ５ 、６ 提 出了基 于 瞬时无 功理论 的预 测算 法 ， 本 上？ 除 了低 基 肖 通滤 波器 带来 的延迟 ， 但计 算量 大 。
率都 变化 的谐 波 以及无 功进 行 补偿 法 ， 对基于瞬时无功
ｐ ｔｌ ＩＩ ｆｃ ｖ ．ｎｅ ｉｕ ｔｎｒ ｕｔ ｗｔ Ｍ ｄｂｓｏ ａ ｔｅｐ ｐ￣ ｄｔ ｔｇｍ ｔ ｄｕｅ ￣ ， —ｐａｅａｔｅ ｕ ａ ｌｌ ｅｅｔ 由 ｌ ｓ ｌｉ ｓｌ ｉ ｓ － ｗ ｔ ｔｈ ｒ ｏ ｅ ｅ ｉ ｈ ｓｄｂ ｉ ｌ ｈｓ ｃｖ ｌⅡ ０ｉ ｃ ｌ ｍ ａ ｏ ｅ ｓ ｈ ｈ ｈ ｏ ｃｎ ｅ ｏ ｙ ｗｅ ｉ
一
种 单 相 有 源 电力 滤 波器 谐 波 检测 方 法
袁 平路 。 莉华 。 赵 黄念 慈
（ 四川大学电气信息学院， 四川成都
摘
６０６ ） １０５
要 ： 绍 了单相有源 电力滤波器的基本 原理 ， 出了一种单相 电路 的谐波检 测方 法， 介 提 通过 构造 两相 系统 ， 基 于 把
在 阻感负 载和 阻容负 载下 分别进 行 了仿 真 ， 真结 果 仿
证 明 了该 方法 的有效 性 。
电气化铁道中采用单相整流供 电机车 ， 越来越广泛应
用 的开关 电源 ， 种 家 用 电器 ， 各 如微 波 炉 ， 电视 ， 调 空 等 ， 然这 些 单相 设 备 大 多数 容 量 不 大 ， 是数 量 却 虽 但 非 常庞 大 ， 以对 电网 的影 响不 可忽 视 。近年来 对单 所
ｍｅ ｏ ｒｓｎｅ ｔ ｄ ｉ ｐｅｅ ｔｄ．Ｂ ｓｄ∞ ｔｅｉｓａ￣ ｈ ｓ ａｅ ｈ ｔｎ ｎ ｒａｔ ｅｔｅ ｒ，ｓｄ ｖｒｇ ｌ ｒｉｕｅ ｉｋｕ Ｃ ｃｍｐ ｒ ｔ ｙｃ 咖 ｅ ｃ ｖ ｏｙ ｌ ｅａｅａｅｆｔ ｓｄｔ ｐｃ ｐＤ ｏ ｅ ｍｎ ０ ｉ ｈ ｉ ｉｅ ｓ ｏ ｂ
谐波均值滤波函数
谐波均值滤波函数：将噪声变成和谐的旋律谐波均值滤波函数是一种有效的信号滤波方法，能够将滤波后的
信号变得更平稳，更具可读性。
它是基于滤波器处理信号的一种方法，通过平滑信号的噪声部分，来达到清晰地画出信号波形的效果。
在实
际中，由于环境噪声、电磁干扰等因素的存在，我们经常需要对采集
的信号进行滤波处理，以便可靠地获取有意义的信息。
谐波均值滤波
函数就是这样一种用来对噪声进行平滑处理的有效方法。
谐波均值滤波函数的工作原理很简单。
对于一段信号，可通过计
算其各时间点的谐波均值来实现滤波功能。
谐波均值指的是对各时刻
信号的倒数求和，然后在对结果取倒数，从而得到谐波均值。
该方法
可以有效地平缓信号的波动，同时尽可能保留信号的特征，因此广泛
应用于各种信号处理领域。
谐波均值滤波函数的优势在于在滤波效果的同时保持了尽可能多
的信号信息，因此可以应用于需要保留信号特征的场合。
例如，对于
医学图像处理中的有噪声的影像，谐波均值滤波函数可以较好地去除
噪声，但是仍然保留影像的细节。
因此，谐波均值滤波函数可以在医
学图像处理、音频处理、声学信号处理等多个领域得到广泛的应用。
总之，谐波均值滤波函数是一种非常实用的信号滤波方法，可以
对信号噪声进行平滑处理，使其更具可读性和实用性。
在实际操作中，我们可以通过优化函数参数、调整滤波模式等方式来最大化谐波均值
滤波函数的效果，从而获得更好的滤波结果。
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6.2 噪声模型 (Noise Models) 6.3 空间域滤波复原 (Restoration with Spatial Filtering)
6.4 频率域滤波复原 (Restoration with Frequency Domain Filtering)
2
第6章 图像复原(Image Restoration)
A Model of the Image Degradation
其中
h x, y; , H x , y 为点扩展函数（PSF）
如果H[]满足
H f x , y g x , y
数字图像处理
Digital Image Processing
信息工程学院 School of Information Engineering
第6章 图像复原(Image Restoration)
6.1 图像复原及退化模型基础 (Fundamentals of Image Restoration and Degradation Model)
5
A Model of the Image Degradation
场景辐射能量在物平面上分布用f(x,y)描述，在通过成
g x, y H f x, y nx, y
像系统H时，在像平面所得图像为H[f(x,y)]，如果再有 加性噪声n(x,y)，则实际所得退化图像g(x,y)可用下列 模型表示：
把物平面分布函数分解成函数加权积分的形式，即
H [ f ( x, y)] H f ( , ) ( x , y ) d d
• 当H[f(x, y)]是线性算子时： H [ f ( x, y)] H
10
6.1 Fundamentals of Image Restoration and Degradation Model
Reasons for Image Degradation: 成象系统的像差、畸变、带宽有限等造成图像失真； 由于成像器件拍摄姿态和扫描非线性引起的图像几何失真； 运动模糊，成像传感器与被拍摄景物之间的相对运动，引 起所成图像的运动模糊； 灰度失真，光学系统或成像传感器本身特性不均匀，造成 同样亮度景物成像灰度不同； 辐射失真，由于场景能量传输通道中的介质特性如大气湍 流效应、大气成分变化引起图像失真； 图像在成像、数字化、采集和处理过程中引入的噪声等 ( x , y ) d d
6
H [ f ( , ) ( x , y )]d d f ( , ) H [ ( x , y )]d d f ( , )h( x, y; , ) d d
9
6.1 Fundamentals of Image Restoration and Degradation Model
Definition：图像恢复(Image Restoration)是根据退化原
因，建立相应的数学模型，从被污染或畸变的图像信号中提 取所需要的信息，沿着使图像降质的逆过程恢复图像本来面 貌。 实际的恢复过程是设计一个滤波器，使其能从降质图像g(x, y)中计算得到真实图像的估值 f ( x, y) ，使其根据预先规定的 误差准则，最大程度地接近真实图像f(x, y)
即具备空间位移不变性，则 h(x,y;,)==h(x- ,y- )
7
A Model of the Image Degradation
对于空间位移不变系统，退化模型可描述为：
g x, y
f x, y hx, y nx, y
f , hx , y dd nx, y
3
6.1 Fundamentals of Image Restoration and Degradation Model
问题背景(Background)
图像增强(Image Enhancement)不考虑图像是如何退化 的，而是试图采用各种技术来增强图像的视觉效果。因此， 图像增强可以不顾增强后的图像是否失真，只要看得舒服就 行。 而图像复原(Image Restoration)就完全不同，需知道
6.5 估计退化函数 (Estimating the Degradation Function)
6.6 逆滤波 (Inverse Filtering)
6.7 最小均方误差滤波器-维纳滤波 (Wiener Filtering) 6.8 几何失真校正 (Geometric Distortion Correction)
8
A Model of the Image Degradation
采用线性位移不变系统模型的原因如下： （1）许多种退化都可以用线性位移不变模型来近似，这样 线性系统中的许多数学工具如线性代数，能用于求解图像复 原问题，从而使运算方法简捷和快速。 （2）当退化不太严重时，一般用线性位移不变系统模型来 复原图像，在很多应用中有较好的复原结果，且计算大为简 化。 （3）尽管实际非线性和位移可变的情况能更加准确而普遍 地反映图像复原问题的本质，但在数学上求解困难。只有在 要求很精确的情况下才用位移可变的模型去求解，其求解也 常以位移不变的解法为基础加以修改而成。
图像退化的机制和过程等先验知识，据此找出一种相应的逆
处理方法，从而得到复原的图像。 如果图像已退化，应先作复原处理，再作增强处理。
二者的目的都是为了改善图像的质量。
4
6.1 Fundamentals of Image Restoration and Degradation Model