首页 > 其他分享 >几种平滑处理方法

几种平滑处理方法

时间:2023-10-08 21:14:15浏览次数:49  
标签:高斯 处理 邻域 平滑 滤波 像素 图像 几种

转自: https://www.cnblogs.com/sophia-hxw/p/5687007.html

平滑,也可叫滤波,或者合在一起叫平滑滤波,平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术。它的目的有两类:一类是模糊;另一类是消除噪音。空间域的平滑滤波一般采用简单平均法进行,就是求邻近像元点的平均亮度值。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,但邻域过大,平滑会使边缘信息损失的越大,从而使输出的图像变得模糊,因此需合理选择邻域的大小。

“平滑处理”也称“模糊处理”(blurring),是一项简单且使用频率很高的图像处理方法。平滑处理的用途很多,但最常见的是用来减少图像上的噪声或者失真。降低图像分辨率时,平滑处理是很重要的。

1,均值滤波【Simple Blurring】

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个像素,构成一个滤波模板,即去掉目标像素本身),再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。

对噪声图像特别是有大的孤立点的图像非常敏感,即使有极少数量点存在较大差异也会导致平均值的明显波动。

2,中值滤波【Median Blurring】

中值滤波法是一种非线性平滑技术,它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值,也就是将中心像素的值用所有像素值的中间值(不是平均值)替换。

中值滤波通过选择中间值避免图像孤立噪声点的影响,对脉冲噪声有良好的滤除作用,特别是在滤除噪声的同时,能够保护信号的边缘,使之不被模糊。这些优良特性是线性滤波方法所不具有的。此外,中值滤波的算法比较简单,也易于用硬件实现。所以,中值滤波方法一经提出后,便在数字信号处理领得到重要的应用。

3,高斯滤波【Gaussian Blurring】

高斯滤波是一种线性平滑滤波,适用于消除高斯噪声,广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲,高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程,每一个像素点的值,都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是:用一个模板(或称卷积、掩模)扫描图像中的每一个像素,用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。

进行高斯滤波的通常原因是真实图像在空间内的像素是缓慢变化的,因此临近点的像素变化不会很明显,但是随机的两个点就可能形成很大的像素差。正是基于这一点,高斯滤波在保留信号的条件下减少噪声。遗憾的是,这种方法在接近边缘处就无效了,因此高斯滤波会破平边缘。但是,高斯平滑滤波器对于抑制服从正态分布的噪声仍然是非常有效的。

4,双边滤波【Bilateral Blurring】

双边滤波(Bilateral filter)是一种非线性的滤波方法,是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折衷处理,同时考虑空域信息和灰度相似性,达到保边去噪的目的。具有简单、非迭代、局部的特点。双边滤波能够提供一种不会将边缘平滑掉的方法,但作为代价,需要更多的处理时间。

与高斯滤波类似,双边滤波会依据每个像素及其领域构造一个加权平均值,加权计算包括两个部分,其中第一部分加权方式与高斯平滑中相同,第二部分也属于高斯加权,但不是基于中心像素点与其他像素点的空间距离之上的加权,而是基于其他像素与中心像素的亮度差值的加权。可以将双边滤波视为高斯平滑,对相似的像素赋予较高的权重,不相似的像素赋予较小的权重,也可用于图像分割之中。

双边滤波器的好处是可以做边缘保存(edge preserving),一般过去用的维纳滤波或者高斯滤波去降噪,都会较明显地模糊边缘,对于高频细节的保护效果并不明显。双边滤波器顾名思义比高斯滤波多了一个高斯方差sigma-d,它是基于空间分布的高斯滤波函数,所以在边缘附近,离的较远的像素不会太多影响到边缘上的像素值,这样就保证了边缘附近像素值的保存。但是由于保存了过多的高频信息,对于彩色图像里的高频噪声,双边滤波器不能够干净的滤掉,只能够对于低频信息进行较好的滤波。

标签:高斯,处理,邻域,平滑,滤波,像素,图像,几种
From: https://www.cnblogs.com/chuqianyu/p/17750134.html

相关文章

  • [异常处理]rabbitMQ 消费端异常进入死循环-消费消息时候抛出错误,控制台一直刷
    消费端一直在循环消费消>报错->消费.问题点也能想的来,因为默认是自动应答,异常了相当于是没有应答,然后就一直异常重新抛回队列进行投递.解决方案:第一种方法:对可能发生异常的部分try、catch;只要事先将问题catch住,就证明消费端已经将该问题消费掉,然后该消息就不存在于队列中......
  • java中的异步任务处理和Feature接口
    简介Java并发包提供了一套框架,大大简化了执行异步任务所需要的开发。框架引入了“执行服务”的概念,封装了任务执行的细节,对任务提交者而言,他可以关注任务本身,如提交任务、获取结果、取消任务。而不用关注任务执行的细节。基本接口①Runnable和Callable:表示要执行的任务②Exc......
  • JavaScript实现大文件分片上传处理
    很多时候我们在处理文件上传时,如视频文件,小则几十M,大则1G+,以一般的HTTP请求发送数据的方式的话,会遇到的问题:1、文件过大,超出服务端的请求大小限制;2、请求时间过长,请求超时;3、传输中断,必须重新上传导致前功尽弃这些问题很影响用户的体验感,所以下面介绍一种基于原生JavaScript进......
  • 密码协议学习笔记(8.16):几种特殊的秘密分享体系
    已知两个秘密的碎片,计算秘密的乘积的碎片:已知两个秘密$\alpha_0,\beta_0$分别实现了门限值为$t$的分享记$$f_{\alpha}(x)=\alpha_0+\alpha_1x+\cdots+\alpha_{t-1}x^{t-1}$$$$f_{\beta}(x)=\beta_0+\beta_1x+\cdots+\beta_{t-1}x^{t-1}$$秘密碎片为$$A_1=f_{\alpha}(1),A_2=......
  • 文件处理工具
    packagecom.thtf.zwdsj.fangjia.utils;importcom.thtf.zwdsj.code.common.exception.CommonException;importorg.apache.commons.fileupload.FileItem;importorg.apache.commons.fileupload.disk.DiskFileItemFactory;importorg.apache.commons.io.IOUtils;import......
  • Linux检测远程服务器端口的几种方法
    1,telnet命令检测telnet是Windows和Linux上最常用的检查端口的命令。此命令的简单用法是telnetip地址(或者域名)端口。如果执行telnet命令提示命令未发现,请执行"yuminstalltelnet"。[root@localhostetc]#telnetwww.baidu.com443 通过上图可以看出,百度htt......
  • 【多线程笔记】多线程处理队列数据
    usingSystem.Collections.Concurrent;usingSystem.Diagnostics;{intthreadCount=20;List<Task>tasks=newList<Task>();ConcurrentQueue<int>queues=newConcurrentQueue<int>();for(inti=0;i<1000;i++)......
  • 直播平台制作,vue-全局过滤器(时间,年月日,一千加逗号处理)
    直播平台制作,vue-全局过滤器(时间,年月日,一千加逗号处理)exportconstformatYmd=(date)=>{ lettime=newDate(date)  lety=time.getFullYear() letm=time.getMonth()+1 letd=time.getDate()  return[y,m,d].map((v)=>String(v).padStart(2,'0'......
  • JavaScript实现大文件分片上传处理
    我可以为你讲解如何实现JavaScript实现大文件分片上传处理,以下是具体的攻略步骤:步骤1:选择文件在实现大文件分片上传之前,第一步需要让用户选择一个文件。你可以在页面上加入一个文件选择表单,如下所示:<inputtype="file"name="file"id="file">步骤2:对文件进行分片处理当用户......
  • 03_错误处理与测试
    1.错误处理机制Go语言内置了一些错误接口,包括有error接口,内置Error()方法返回一个字符串;我们可以通过自定义异常处理结构体来实现自定义异常信息。比如自定义除法运算的除0异常:packagemainimport"fmt"//定义一个DividerError结构typeDividerErrorstruct{ divid......