图像的中值滤波

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•图1 中值滤波的采样窗口
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• 在算法的实现中，统计排序滤波器的采样窗口可以用模 板来描述，如图2所示，1~4分别对应图1中4种采样窗口的模 板。
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• 在邻域处理过程中，统计排序滤波器可根据采 样窗口模板逐一检查邻域内的像素，对模板上权值为 1的位置对应的像素灰度一一保存，完成数据采样， 再对采样得到的数据进行统计学处理，最终得到符合 要求的结果。
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•基本原理 ：
• 中值滤波一般采用一个含有奇数个点的滑动窗口 ，用窗口中各点灰度值的中值来代替中心点的灰度值 。对于奇数个元素，中值是指按大小排序后中间的数 值；对应偶数个元素，中值是指排序后中间两个元素 灰度值的平均值。
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1）中值滤波的要素： 中值滤波的效果取决于两个要素：邻域的空 间范围和中值计算中涉及的像素数。
•用3*3的滤波窗口对上图做 中值滤波
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•图像的简单平滑、高斯平滑和中值滤波的对比：
• 图像简单平滑和高斯平滑，以这两种算法为代表的平滑线性 滤波算法在消除离散型噪声方面，都采取的是将噪声的干扰分摊 到整个邻域中的每个像素，以此减少噪声点的影响，但这样做的 代价就是图像清晰度的大量损失。
• 图像的中值滤波很好的解决了图像除噪的问题，不仅对孤立 噪声点的消除效果显著，对稍密集的噪声点或稍大的噪声点也有 很好的去处效果。然而对于细节较多的图像，中值滤波处理也常 常导致图像信息的丢失。
图像的中值滤波
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•1、统计排序滤波器
• 不同于线性滤波器，统计排序滤波器不是简单地利用模板对 邻域内像素灰度进行加权平均，而是通过对采样窗口内的奇数个 像素的灰度数值进行排序，并取出序列中位于中间位置的灰度作 为中心像素的灰度。
• 图1中列举了几种常用的采用窗口，由于中值滤波需要对采 样窗口内像素灰度数值进行排序并取中间位置的灰度作为结果， 所以采样窗口通常覆盖奇数个像素。
• 对中值滤波法来说，正确选择窗口尺寸的大小是很重要的 环节。一般很难事先确定最佳的窗口尺寸，需通过从小窗口到 大窗口的中值滤波试验，再从中选取最佳的。
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• 图(a)为原图像；图(b)为加椒盐噪声的图像；图(c)和图 (d)分别为3×3、5×5模板进行中值滤波的结果。 •
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例
•有椒盐噪声的朱家角风光
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•精品课件
！
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•精品课件
！
2）中值滤波的优点： 中值滤波能够在抑制随机噪声的同时不使边 缘模糊。但对于线、尖顶等细节多的图像不 宜采用中值滤波。
Hale Waihona Puke Baidu
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• 中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序，用中值 代替窗口中心像素的原来灰度值，因此它是一种非线性的图像 平滑法。
•例：采用1×3窗口进行中值滤波 •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 • 它对脉冲干扰及椒盐噪声的抑制效果好，在抑制随机噪声 的同时能有效保护边缘少受模糊。但它对点、线等细节较多的 图像却不太合适。