图像平滑处理
图像平滑处理
图像平滑处理图像平滑处理是一种常用的图像处理技术，它可以减少图像中的噪声和细节，并使图像变得更加柔和和自然。
在图像处理领域，图像平滑处理被广泛应用于图像增强、边缘检测、图像分割等多个方面。
在进行图像平滑处理之前，我们首先需要了解图像的基本概念和表示方式。
图像可以看作是一个由像素组成的矩阵，每个像素代表着图像中的一个点，其具有特定的灰度值或颜色值。
在进行平滑处理时，我们需要考虑如何在保留图像主要特征的同时，降低噪声和细节。
常见的图像平滑处理方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
下面将详细介绍这些方法的原理和应用。
1. 均值滤波：均值滤波是一种简单的平滑处理方法，它通过计算像素周围邻域的平均值来替代该像素的值。
具体步骤如下：- 定义一个固定大小的滑动窗口，窗口大小通常为奇数，如3x3、5x5等。
- 将滑动窗口中所有像素的值求平均，并将平均值赋给窗口中心的像素。
均值滤波适用于处理噪声较小的图像，但对于噪声较大的图像效果较差。
2. 中值滤波：中值滤波是一种非线性滤波方法，它通过计算像素周围邻域的中值来替代该像素的值。
具体步骤如下：- 定义一个固定大小的滑动窗口，窗口大小通常为奇数，如3x3、5x5等。
- 将滑动窗口中所有像素的值排序，取中间值作为窗口中心像素的值。
中值滤波适用于处理椒盐噪声等噪声类型，能够有效去除噪声，但可能会导致图像细节的丢失。
3. 高斯滤波：高斯滤波是一种基于高斯函数的线性平滑方法，它通过计算像素周围邻域的加权平均值来替代该像素的值。
具体步骤如下：- 定义一个固定大小的滑动窗口，窗口大小通常为奇数，如3x3、5x5等。
- 根据高斯函数计算滑动窗口中每个像素的权重。
- 将滑动窗口中所有像素的值乘以对应的权重，并将结果相加，最后将结果赋给窗口中心的像素。
高斯滤波能够有效平滑图像并保留图像的细节，是一种常用的图像平滑处理方法。
除了上述方法，还有一些其他的图像平滑处理方法，如双边滤波、导向滤波等，它们在不同的应用场景下具有不同的优势和适用性。
第四章 图像平滑处理
图像平滑出处理图像平滑主要目的是减少噪声。
图像中的噪声种类很多。
对图像信号幅度和相位的影响十分复杂，有些噪声和图像信号互相独立不相关，有些是相关的，噪声本身之间也有些相关。
因此要减少图像中的噪声，必须针对具体情况采用不同的方法，否则很难获得满意的处理效果。
图像中的噪声往往和信号交织在一起，尤其是乘性噪声。
如果平滑不当，就会使图像本身的细节如边界轮廓，线条等变得模糊不清，从而使图像降质；所以图像平滑过程总是要付出一定的细节模糊代价。
如何既能平滑掉图像中的噪声，而又尽量保持图像细节即少付出一些细节模糊代价是图像平滑研究的主要问题之一。
椒盐噪声是由图像传感器，传输信道，解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声。
所谓高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。
均值滤波器—— 原理⏹ 假设待处理的图像为f(x,y),处理后图像为g(x,y)，领域平均法图像平滑处理的数学表达可表示为：⏹ M 为领域内所包含的像素总数，S 为事先确定的领域，该领域不包括(x,y)点。
⏹ 平滑处理的图像g(x,y)中的每个像素的灰度值由包含在(x,y)的预定邻域中的f(x,y)几个像素的灰度平均值来决定。
⏹ 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。
∑∈--=S n m n y m x f M y x g ),(),(1),(均值滤波器——处理方法以模块运算系数表示即：在资源视图中添加菜单项：ID_AVERSMOOTHID_MIDSMOOTH在右视图类中添加均值滤波菜单响应函数：OnAversmooth()void CDynSplitView::OnAversmooth(){int w[3][3]={ {1,1,1}，{1,1,1}，{1,1,1} };float n=9.0;clearmem();memcpy(image_out,image_in,m_imagex*m_imagey);int i,j,buf;for(j=1;j<m_imagey-1;j++)for (i=1;i<m_imagex-1;i++){buf=(int)((*(image_in+(j-1)*m_imagex+i-1)*w[0][0]+*(image_in+(j-1)*m_imagex+i-1)*w[0][1]+*(image_in+(j-1)*m_imagex+i+1)*w[0][2]+*(image_in+j*m_imagex+i-1)*w[1][0]+*(image_in+j*m_imagex+i)*w[1][1]+*(image_in+j*m_imagex+i+1)*w[1][2]+*(image_in+(j+1)*m_imagex+i-1)*w[2][0]+*(image_in+(j+1)*m_imagex+i)*w[2][1]+*(image_in+(j+1)*m_imagex+i+1)*w[2][2])/n);*(image_out+j*m_imagex+i)=buf;}Invalidate();}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。
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。
图像平滑处理
图像平滑处理图像平滑处理是一种常见的图像处理技术，旨在减少图像中的噪声和细节，使图像更加平滑和清晰。
在本文中，我将详细介绍图像平滑处理的原理、方法和应用。
一、原理图像平滑处理的原理是基于图像中像素值的平均化或滤波操作。
通过对图像中的像素进行平均化处理，可以减少噪声的影响，使图像更加平滑。
常见的图像平滑处理方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波。
1. 均值滤波均值滤波是一种简单而有效的图像平滑处理方法。
它通过计算像素周围邻域的平均值来替代该像素的值。
均值滤波器的大小决定了邻域的大小，较大的滤波器可以平滑更大范围的图像。
2. 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，它将像素周围邻域的像素值进行排序，并取中间值作为该像素的值。
中值滤波器对于去除椒盐噪声等离群点非常有效，但对于平滑边缘和细节的效果不如均值滤波。
3. 高斯滤波高斯滤波是一种基于高斯函数的线性平滑方法。
它通过对像素周围邻域进行加权平均来替代该像素的值。
高斯滤波器的权重由高斯函数确定，距离中心像素越远的像素权重越小。
高斯滤波器可以有效平滑图像并保持边缘的清晰度。
二、方法图像平滑处理可以使用各种图像处理软件和编程语言来实现。
以下是一种常见的基于Python的图像平滑处理方法的示例：```pythonimport cv2import numpy as npdef image_smoothing(image, method='gaussian', kernel_size=3):if method == 'mean':smoothed_image = cv2.blur(image, (kernel_size, kernel_size))elif method == 'median':smoothed_image = cv2.medianBlur(image, kernel_size)elif method == 'gaussian':smoothed_image = cv2.GaussianBlur(image, (kernel_size, kernel_size), 0) else:raise ValueError('Invalid smoothing method.')return smoothed_image# 读取图像image = cv2.imread('image.jpg')# 图像平滑处理smoothed_image = image_smoothing(image, method='gaussian', kernel_size=5) # 显示结果cv2.imshow('Original Image', image)cv2.imshow('Smoothed Image', smoothed_image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()```以上代码使用OpenCV库实现了图像平滑处理。
图像平滑处理（滤波）-转
图像平滑处理（滤波）-转1、图像平滑（smooth）也称为“模糊处理”，最常见的smooth的⽤法是减少图像上的噪声或者失真。
2、图像滤波什么是图像滤波呢？就是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。
图像滤波的⽬的就是消除图像的噪声和抽出对象的特征，图像滤波的要求是：不能损坏图像的重要特征信息（如轮廓和边缘），还需要使得滤波处理后的图像更加清晰。
对于平滑滤波来说，他的⽬的有两类：（1）、模糊（2）、消噪空间域内的平滑滤波采⽤平均法，就是求邻近像素域内的平均亮度值，所以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，但是需要注意的是，邻域过⼤的话，平滑处理会使得边缘信息损失得越⼤。
从⽽使输出的图像变得模糊。
那滤波器是什么呢？我们可以将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，就把这个窗⼝放在图像之上，透过这个窗⼝来看我们得到的图像。
下⾯是⼀些滤波器：⽅框滤波–> boxblur函数来实现 –>线性滤波均值滤波（邻域平均滤波）–> blur函数 –>线性滤波⾼斯滤波–>GaussianBlur函数 –>线性滤波中值滤波–>medianBlur函数 –>⾮线性滤波双边滤波–>bilateralFilter函数 –>⾮线性滤波-- PART A 线性滤波器介绍 --1–>什么叫做线性滤波器呢？线性滤波器常⽤于剔除输⼊信号中不想要的频率或者从许多频率中选择⼀个想要的频率。
下⾯是⼏种常见的线性滤波器：（1）、允许低频率通过的低通滤波器（2）、允许⾼频率通过的⾼通滤波器（3）、允许⼀定区域的频率通过的带通滤波器（4）、阻⽌⼀定范围内的频率并且允许其他频率通过的带阻滤波器（5）、仅仅改变相位的全通滤波器（6）、阻⽌⼀个狭窄频率范围通过的特殊带阻滤波器，陷波滤波器–>关于滤波和模糊滤波是将信号中的特定波段频率过滤掉的操作，是为了抑制和防⽌⼲扰的措施。
图像平滑处理
图像平滑处理图像平滑处理是一种常见的图像处理技术，它可以减少图像中的噪声，并使图像更加清晰和易于分析。
在本文中，我将详细介绍图像平滑处理的原理、方法和应用。
一、图像平滑处理的原理图像平滑处理的目标是通过去除图像中的高频噪声来减少图像的细节和纹理，从而使图像变得更加平滑。
其原理是利用图像中像素之间的空间相关性，通过对像素周围邻域像素的加权平均来实现平滑效果。
常用的图像平滑处理方法包括线性滤波和非线性滤波。
1. 线性滤波线性滤波是一种基于滤波器的方法，它通过对图像中的每个像素应用一个滤波器来实现平滑效果。
常用的线性滤波器包括均值滤波器、高斯滤波器和中值滤波器。
- 均值滤波器：它将每个像素的值替换为其周围邻域像素的平均值。
均值滤波器适用于去除高斯噪声等均值为零的噪声。
- 高斯滤波器：它将每个像素的值替换为其周围邻域像素的加权平均值，权重由高斯函数决定。
高斯滤波器可以有效地平滑图像并保持图像的边缘信息。
- 中值滤波器：它将每个像素的值替换为其周围邻域像素的中值。
中值滤波器适用于去除椒盐噪声等异常值噪声。
2. 非线性滤波非线性滤波是一种基于排序的方法，它通过对图像中的像素进行排序来实现平滑效果。
常用的非线性滤波器包括双边滤波器和非局部均值滤波器。
- 双边滤波器：它考虑了像素之间的空间距离和像素值之间的差异，通过对邻域像素进行加权平均来实现平滑效果。
双边滤波器可以保持图像的边缘信息，并有效地去除噪声。
- 非局部均值滤波器：它考虑了图像中的全局信息，通过对整个图像进行加权平均来实现平滑效果。
非局部均值滤波器可以有效地去除噪声并保持图像的细节。
二、图像平滑处理的方法图像平滑处理可以通过各种方法实现，下面介绍几种常用的方法。
1. 基于OpenCV的图像平滑处理OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理函数和算法。
通过使用OpenCV，可以方便地实现图像平滑处理。
首先，需要安装OpenCV库并导入相应的模块。
图像平滑处理
/ 4连接的情况下，消去上下左右都为255(白点)的孤立黑 点
f (connec==4)
{ for (int j=1;j<height-1;j++) { for (int i=1;i<wide-1;i++) { if (*(p_temp + wide * j + i)==255) continue; if((*(p_temp + wide * (j-1) + i)+*(p_temp+ wide* (j+1) + i)+*(p_temp + wide * j + i-1)
本程序在二值图像f中，消除孤立于周围的黑像素点 (变成白的)。像素的四邻域和八邻域关系如图5-2 连通图所示。
* * * * 四邻域 * * * * * * * * 八邻域 图5-2 连通图
在4点邻域的情况下，若黑像素f(i，j)的上下左右4 个像素全为白(0)，则f(i，j)也取为0。 在8点邻域的 情况下，若黑像素f(i，j)的周围8个像素全为白(0)， 则f(i，j)也取为0。
5.3.2 超限邻域平均法
1．理论基础 阈值的邻域平均法以某个灰度值T作为阈值， 如果某个像素的灰度大于其邻近像素的平均 值 ，并超过阈值，才使用平均灰度置换这个 像素灰度，它的数学表达式：
f(i，j)
g(i，j)=
f(i，j)
若（f(i，j)=f(i，j)- f(i，j)）>T， （5-1） 其它。
2．实现步骤
（1）取得图像大小、数据区，并把数据区复制到缓 冲区中；
图像平滑处理的空域算法和频域分析
图像平滑处理的空域算法和频域分析1 技术要求对已知图像添加高斯白噪声,并分别用低通滤波器(频域法)和邻域平均法(空域法)对图像进行平滑处理(去噪处理),并分析比较两种方法处理的效果。
2 基本原理2.1 图像噪声噪声在理论上可以定义为“不可预测，只能用概率统计方法来认识的随机误差”。
实际获得的图像一般都因受到某种干扰而含有噪声。
引起噪声的原因有敏感元器件的内部噪声、相片底片上感光材料的颗粒、传输通道的干扰及量化噪声等。
噪声产生的原因决定了噪声的分布特性及它和图像信号的关系。
根据噪声和信号的关系可以将其分为两种形式：（1）加性噪声。
有的噪声与图像信号g(x,y)无关，在这种情况下，含噪图像f(x,y)可表示为f(x,y)=g(x,y)+n(x,y)（2）乘性噪声。
有的噪声与图像信号有关。
这又可以分为两种情况：一种是某像素处的噪声只与该像素的图像信号有关，另一种是某像点处的噪声与该像点及其邻域的图像信号有关，如果噪声与信号成正比，则含噪图像f(x,y)可表示为f(x,y)=g(x,y)+n(x,y)g(x,y)另外，还可以根据噪声服从的分布对其进行分类，这时可以分为高斯噪声、泊松噪声和颗粒噪声等。
如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声，一般为加性噪声。
2.2 图像平滑处理技术平滑技术主要用于平滑图像中的噪声。
平滑噪声在空间域中进行，其基本方法是求像素灰度的平均值或中值。
为了既平滑噪声又保护图像信号，也有一些改进的技术，比如在频域中运用低通滤波技术。
（1）空域法在空域中对图像进行平滑处理主要是邻域平均法。
这种方法的基本思想是用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。
假定有一幅N*N 个像素的图像f(x,y)，平滑处理后得到一幅图像g(x,y)。
g(x,y)由下式决定式中，x,y=0,1,2,…，N-1；S 是(x,y)点邻域中点的坐标的集合，但其中不包括(x,y)点；M 是集合内坐标点的总数。
图像平滑处理技术
理想低通滤波器转移函数剖面图
（2）巴特沃思低通滤波器
H (u, v)
1
1 ( 2 1)[D(u, v) D0 ]2n
1
1 0.414[D(u, v)
D0 ]2n
D(u,v)=D0，H(u,v)降为最大值的 1 2 。 n为阶数。
1阶巴特沃思低通滤波器转移函数三维图
1阶巴特沃斯低通滤波器转移函数剖面图
M
ni (x, y)
i 1
信噪功率比增加M倍，噪声方差减小M倍。
pp.106-108
平
原
均
图
2
次
平
平
均
均
4
8
次
次
实例
中值滤波 去雀斑
中值滤波 去雀斑
中值滤波 去雀斑
高斯滤波 去雀斑
高斯滤波 去雀斑
高斯滤波 去雀斑
高斯滤波 去雀斑
局部中值滤波 去雀斑
局部中值滤波 去雀斑
对比度增强
D(u, v) D1
梯形低通滤波器转移函数三维图
梯形低通滤波器转移函数剖面图
点 击 图 片
播 放 视 频
梯形的好处
理想滤波器的难处
局部平均法
直接在空间域上对图象进行平滑处理。
该方法便于实现，计算速度快，结果也 比较令人满意。
（一）简单局部平均法 设有一幅数字有噪图象
g(x, y) f (x, y) n(x, y)
Terms
Bartlett window: 巴特雷窗 Hamming window: 汉明窗 Hanning window: 汉宁窗 Blackman window: 布赖克曼窗 Convolution: 卷积 Convolution kernel: 卷积核
图像平滑与锐化处理
图像平滑与锐化处理1 图像平滑处理打开Image Interpreter/Utilities/Layer Stack对话框，如图1-1图1-1 打开Layer Stack对话框在Input File中打开tm_striped.img，在Layer中选择1，在Output File中输入输出文件名band1.img，单击Add按钮。
忽略零值，单击OK(如图1-2所示)。
图1-2 Layer Stack对话框设置打开Interpreter>Spatial Enhancement>Convolution对话框。
如图1-3图1-3 打开Convolution对话框在Input File中选择band1.img。
在Output File中选择输出的处理图像，命名为lowpass.img。
在Kernel中选择7*7Low Pass，忽略零值。
单击OK完成图像的增强处理（如图1-4所示）。
图1-4 卷积增强对话框（Convolution）平滑后的图像去掉噪音的同时造成了图像模糊，特别是对图像的边缘和细节消弱很多。
而且随着邻域范围的扩大，在去噪能力增强的同时模糊程度越严重（如图1-5）。
图1-5 处理前后的对比为了保留图像的边缘和细节信息，可对上述算法进行改进，引入阈值T，将原有图像灰度值f（i，j）,和平均值g（i，j）之差的绝对值与选定的阈值进行比较，根据比较结果决定像元（i，j）的最后灰度值G（i，j）。
当差小于阈值的时候取原值；差大于阈值的时候取平均值。
这里通过查询得T取4，其表达式为下：g（i，j），当| f（i，j）-g（i，j）|>4G（i，j）=f（i，j），当| f（i，j）-g（i，j）|<=4具体操作步骤：在图标控制面板工具栏中点击空间建模Modeler>Model Maker选项。
先放置对象图形，依次连接每个对象图形，然后定义对象，最后定义函数并运行模型（如图1-6，1-7,1-8,1-9,1-10,1-11所示）。
图像处理技术-图像的平滑
图像处理技术-图像的平滑
机器视觉系统中，工业相机和高速相机采取图像后，视觉信息的处理技术主要依赖于图像处理方法，它包括图像增强、数据编码和传输、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、图像识别与理解等内容。
经过这些处理后，输出图像的质量得到相当程度的改善，既改善了图像的视觉效果，又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。
图像的平滑处理技术即图像的去噪声处理，主要是为了去除实际成像过程中，因成像设备和环境所造成的图像失真，提取有用信息。
众所周知，实际获得的
图像在形成、传输、接收和处理的过程中，不可避免地存在着外部干扰和内部
干扰，如光电转换过程中敏感元件灵敏度的不均匀性、数字化过程的量化噪声、传输过程中的误差以及人为因素等，均会使图像变质。
因此，去除噪声，恢复
原始图像是图像处理中的一个重要内容。
在本世纪四、五十年代发展起来的线性滤波器以其完善的理论基础，数学
处理方便，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地位，但是线性滤波器存在着计算复杂度高，不便于实时处理等缺点。
虽然它对
高斯噪声有良好的平滑作用，但对脉冲信号干扰和其它形式的噪声干扰抑制效
果差，信号边缘模糊。
为此，1971年，著名学者TUKEY提出非线笥滤波器——中值滤波器，即把局部区域中灰度的中值作为输出灰度，并将其与统计学理论结合起来，使用迭
代方法，比较理想地将图像从噪声中恢复出来，并且能保护图像的轮廓边界，不使其变模糊。
近年来，非线性滤波理论在机器视觉、医学成像、语音处理等
领域有了广泛的应用，同时，也反过来促使该理论的研究向纵深方向发展。
图像预处理—图像平滑(数字图像处理课件)
4
项目五
下图给出了两种从图像阵列中选取邻域的方法。图（a）的方法是一个点的邻域，定义为 以该点为中心的一个圆的内部或边界上的点的集合。图中选取点的灰度值就是圆周上4个像素灰 度值的平均值。
图（b）是选择圆的边界上的点和在圆内的点为S的集合。
项目五
1.2空域低通滤波
将空间域模板用于图像处理通常称为空间滤波，而空间域模板称为空间滤 波器。空间域滤波按线性的和非线性特点有：线性、非线性平滑滤波器。
线性平滑滤波器包括邻域平均法（均值滤波器）、非线性平滑滤波器有中 值滤波器。
1
项目五
(1)邻域平均法
邻域平均法是简单的空域处理方法。这种方法的基本思想是用几个像素灰度
15
项目五
空间域滤波原理基础
用3×3的模板进行空间滤波的示意图
N
R
ki si k0 s0 k1s1 k8 s8
i0
16
项目五
例：空域中利用模板求卷积和相关计算 例如，假设图像矩阵为A，卷积核为h。如图3.4.4所示。
17
项目五
空域中利用模板求卷积
计算得出输出像素A(2，4)的卷积值为
1
8
15 2 9 4
A(2,4)
7
14
16 7
5
3
13
20
22 6
1
8
=575
18
10
项目五
• 1.1滤波原理与分类
空间域的三种滤波器剖面示意图
11
项目五
• 1.2 空间域滤波
空域滤波是在图像空间借助模板进行邻域操作完成的，空域滤波按线性的和非线性特点有： （1）基于傅里叶变换分析的线性滤波器； （2）直接对邻域进行操作的非线性空间滤波器。 空域滤波器根据功能主要分成平滑滤波和锐化滤波。 平滑滤波可用低通滤波实现。 平滑的目的： （1）消除噪声，（2）去除太小的细节或将目标内的小间断连按起来实现模糊。
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。
图像平滑
第五章图像的平滑处理5.1平滑处理的基本方法众所周知，实际获得的图像在形成、传输、接收和处理的过程中，不可避免地存在着外部干扰和内部干扰，如光电转换过程中敏感元件灵敏度的不均匀性、数字化过程的量化噪声、传输过程中的误差及人为因素等。
5.2噪声消除法5.2.1二值图像的黑白点噪声滤波算法核心：取得该点周围8像素值的平均值；平均值与该点像素值相比，若大于127.5则把该点颜色反转；注：关于127.5：（1）若在主体图像的四周是噪声点和线条，则255*6/8=168>127.5255*7/8=223>127.55.2.2消除孤立黑像素点(二值图像)算法核心：判断为4连接或8连接；为4连接时，若该点上下左右4个像素全为白，则该点置白。
为8连接时，若该点周围8个像素全为白，则该点置白。
问：4连接消除的效果好，还是8连接消除的效果好？5.3邻域平均法算法依据：噪声点像素的灰度与它们邻近像素有显著的不同，根据噪声点的这一空间特性，可以用邻域平均法和阈值平均法。
平均中所取的邻近像素点越多，平滑的效果越好，但会使轮廓变得模糊。
由于轮廓线往往在图像中含有重要的信息部分，所以在平滑中要解决的主要矛盾是如何既能消除噪声又能保持轮廓尽可能不模糊。
5.3.1 3*3均值滤波算法核心：对每个像素选取一定尺寸的邻域，并用邻域中邻近像素的平均灰度来置换这一像素值。
⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡11110111181 ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡121242121161 为了保持平滑处理后的图像的平均值不变，模板内各元素之和为1.有时，为了突出原点本身的重要性，以便尽量抑制图像中的模糊效应，在模板中心和较近的元素，可以赋予大的加权值。
均值滤波处理是以图像模糊为代价来换取噪声的减小的，且模板越大，噪声减少越显著。
如果f(i,j)是噪声点，其邻近像素灰度与之相差很大，一旦用简单邻域平均法，即邻近像素的平均值来置换它，能明显地将噪声点压制下去，使邻域中灰度接近均匀，起到平滑灰度的作用。
图像平滑处理原理
图像平滑处理原理
图像平滑处理原理是指通过一系列的图像处理算法，去除图像中的噪声和杂乱像素，使图像变得更加平滑和清晰。
图像平滑处理的目的是消除图像中的高频噪声，使得图像在保持尽可能多的边缘和细节信息的同时，减少图像中的噪声和瑕疵。
图像平滑处理中最常见的方法是使用平滑滤波器，通过对图像中的每个像素点进行滤波处理，最后得到一个平滑化的图像。
平滑滤波器中最常用的方法是均值滤波和高斯滤波。
均值滤波器使用一个固定窗口大小，计算图像中每个像素周围窗口内像素的平均值，并将该平均值作为滤波后的像素值。
这种方法能够有效地去除图像中的小噪点，但是会导致边缘和细节信息的模糊。
高斯滤波器则使用一个具有高斯权重的窗口，计算图像中每个像素周围窗口内像素的加权平均值，并将该加权平均值作为滤波后的像素值。
高斯滤波器能够更好地保留图像的边缘和细节信息，同时去除图像中的噪声。
除了滤波器方法外，图像平滑处理还可以使用其他技术，如中值滤波、双边滤波等。
中值滤波器通过计算窗口内像素的中值来获得滤波后的像素值，可以有效地去除椒盐噪声。
双边滤波器则结合了空间域和灰度域的信息，在保持边缘清晰的同时进行滤波处理。
总的来说，图像平滑处理通过滤波器等方法去除图像中的噪声
和瑕疵，使得图像变得更加平滑和清晰，为后续的图像处理任务提供更好的基础。
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。
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低通滤波器法
f(x) h(x) g(x)
巴特沃思低通滤波器（BLPF）
n阶巴特沃思（Butterworth）滤波器
H u,v
1
1
2n
u2 v2 D0
n 1，1阶巴特沃思滤波器
H u,v
1
u2 v2
1 D02
巴特沃斯低通滤波器的优点是：
u0 v0
举例：观察有高斯噪声Lenna图像的傅立叶 谱和不同半径下的谱图像的信号能量。
E _ T 1.5387 1015 E _ 5 1.3886 1015 E _ 5 E _ T 0.9025 E _10 1.41911015 E _10 E _ T 0.9223 E _ 20 1.4346 1015 E _ 20 E _ T 0.9323 E _ 50 1.44831015 E _ 50 E _ T 0.9412
指数低通滤波器
[ u2 v2 ]2 n
H u,v e D0
n 1的指数低通滤波器
H
u,v
e[
u
2 v2 D02
]
比相应的巴特沃思滤波器要稍微模糊，但没有振铃现象
图像的空间域平滑
模板
1 1 1
1 9
1 1
1
19
1 1
11 1 11 1
1 1
图像平滑的目的
是消除或尽量减少噪声的影响，改善图像的质量。 假设
在假定加性噪声是随机独立分布的条件下，利用邻 域的平均或加权平均可以有效的抑制噪声干扰。 从信号分析的观点 图像平滑本质上低通滤波。将信号的低频部分通过， 而阻截高频的噪声信号。 问题 往往图像边缘也处于高频部分。
低通滤波法
频域法中，图像平滑的常用方法是低通滤波法。 通过低通滤波的方法使高频分量通过受到抑制和阻止，而允 许低频分量的图像信息顺利通过，从而实现图像的平滑处理。
1 1
设有一幅N×N的图像f(x,y)，若平滑图像为 g(x,y),则有
1
g(x, y)
f (i, j)
M i, js
式中x,y=0,1,…,N-1； s为（x,y）邻域内像素坐标的集合； M表示集合s内像素的总数。 可见邻域平均法就是将当前像素邻域内各像 素的灰度平均值作为其输出值的去噪方法。
G u,v H u,v F u,v g x, y hx, y f x, y
ILPF的空域图像
频域上的滤波相当于空域 上的卷积。即相当复杂图像 中每个象素点 简单复制过程。 因此导致图像 的模糊。当D 增加时环半径 也增加，模糊 程度减弱。
低通滤波器法
（2）振铃
ILPF空域上冲激响应卷积产生两个现象： 一是边缘渐变部分的对比度； 二是边缘部分加边（ringing）。 其原因是冲激响应函数的多个过零点。
平稳噪声和非平稳噪声
统计特性不随时间变化的噪声称为平稳 噪声；统计特性随时间变化的噪声称为 非平稳噪声
加性噪声和乘性噪声
假定信号为S(t)，噪声为n(t)，如果混合叠加波 形是S(t)+n(t)形式，则称其为加性噪声；如果 叠加波形为S(t)［1+n(t)］形式， 则称其为乘性 噪声
图像系统噪声特点
例如，对图像采用3×3的邻域平均法，对于像素 （m,n)，其邻域像素如下：
有高斯噪声的Lenna图像
D0=5
D0=10
D0=20
D0=50
有高斯噪声的原Lenna图像
低通滤波器法的问题
（1）模糊 对于半径为5，包含了全部90%的能量。但严重的
模糊表明了图片的大部分边缘信息包含在滤波器 滤去的10%能量之中。随着滤波器半径增加，模糊 的程度就减少。 模糊产生的原理：根据卷积定理
-2
-2
-1
0 -1
vu
11
2
2
3
3
H(u,v)
如何确定D0?
信号能量ET ：将u,v=0，1，N-1的每一 点（u,v）的能量相加起来得到傅立叶 信号能量ET 。
N 1 N 1
N 1 N 1
ET E u,v ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ R2 u,v I 2 u,v
u0 v0
图像模糊
低通滤波器法
理想低通滤波器（ILPF）
定义：以D0为半径的圆内所有频率分量无损 的通过，圆外的所有频率分量完全衰减。
H
u,
v
1 0
D u,v D0 D u,v D0
其中D u,v u2 v2
D0又称为截止频率。
低通滤波器法
1
0H.(5u,v)
-3
-3
现代过程装备制造技术
安子良
上海应用技术学院机械工程学院 过程装备与控制教研室 2010年9月
噪声分类
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
一、模糊大大减少。因为包含了许多高频分量； 二、没有振铃现象。因为滤波器是平滑连续的。
低通滤波器法
1
0H.(8u,v)
0.6
-4 -2
0.4 -2 -4
0v u0
2
2
4
4
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
-4
-2
0
2u
4
低通滤波器法
D0=10
低通滤波器法
D0=20
D0=50
指数低通滤波器（elpf）
图像平滑
1）空域法中，图像平滑的常用方法是采用多图像平均法、 邻域平均法和中值滤波等方法。
①多图像平均法：多图像平均法使是对同一景物的多幅 图像取平均来消除噪声的方法。
②邻域平均法：基本思想是用图像上点（X,Y）及其邻域 像素的灰度平均值来代替点(X,Y)的灰度值。
③中值滤波法：基本思想是：用像素邻域内的中间灰度 值代替该像素原来的灰度值。
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
噪声处理
改善降质图像的方法有两类：一类是不考虑图像降质 的原因， 只将图像中感兴趣的部分加以处理或突出 有用的图像特征，故改善后的图像并不一定要去逼近 原图像。这一类图像改善方法称为图像增强，主要目 的是要提高图像的可懂度。另一类方法是针对图像降 质的具体原因，设法补偿降质因素，使改善后的图像 尽可能地逼近原始图像。这类方法称为图像恢复或图 像复原技术。