空域滤波增强(图像平滑)

局部平均法的基本假设： （1）图象由许多灰度恒定的小块组成。 （2）图象上的噪声是加性的、均值为零，且与图象信号 互不相关。 根据假设（1），式（2-4）第一项非常接近 f(x,y)。 平滑后噪声方差
1 D M 1 n(i, j ) 2 M ( i , j )S 1 2 D n ( i , j ) n M ( i , j )S
( i , j )S
其中 w(i, j ) 为权值，且 w(i, j ) 1
（四）多帧平均法
1 g ( x, y ) M
M
f ( x, y) n ( x, y)
i 1 i i
1 f ( x, y ) M
n ( x, y)
i 1 i
M
信噪功率比增加M倍，噪声方差减小M倍。
图象平滑
背景 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。
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) (2 3)
经局部平均处理后，得到平滑图象为：
1 g ( x, y ) M 1 M
( i , j )S
g (i, j )
f (i, j ) 1 M
( i , j )S
( i , j )S

n(i, j )
(2 4)
f(x,y)为原始图，n(x,y)为噪声， S：点(x,y)邻域内的点集， M：S内总点数。
2.锐化：用高通滤波器来实现，目的是增强被模糊的细节。 结合这两种分类方法，可将空间滤波器增强方法分成4类。 线性平滑（低通）滤波器 非线性平滑（低通）滤波器 线性锐化（高通）滤波器 非线性锐化（高通）滤波器 空间滤波器的工作原理都可借助频域进行分析，基本特点 是：让图象在傅立叶空间某个范围内的分量受抑制，而让其 他分量不受影响，以改变输出图的频率分布达到增强的目的。
平滑后噪声方差为处理前的 1 M
。
简单局部平均会使图象模糊，特别是轮廓边缘不清 晰。
中值滤波法
中值滤波在抑制图象随机脉冲噪声 方面甚为有效。且运算速度快，可硬 件化，便于实时处理。
（三）加权平均法
g ( x, y )
( i , j )S
w(i, j ) f (i, j ) n(i, j )
pp.106-108
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平 均 次 2
平 均 次 4
平 均 次 8