空间平滑滤波器（上）
博客（上）為數字圖像處理課程理論，博客（下）為對應的實驗部分。
教材：
中文教材：數字圖像處理_第三版_岡薩雷斯
實驗教材（matlab版）：數字圖像處理（MATLAB版）岡薩雷斯?
英文教材：Digital Image Processing_3ed_Gonzalez
目錄
空間平滑濾波器
1. 空間平滑濾波器用途
1.1 我們為什么要使用這類濾波器呢？
1.2 空間平滑濾波器中”平滑“倆字的含義
2. 倆類典型的空間平滑濾波器
2.1 均值濾波器（線性）
2.2 中值濾波器（非線性）
空間平滑濾波器
1. 空間平滑濾波器用途
作用：用于模糊處理和減少噪聲。
1.1 我們為什么要使用這類濾波器呢？
原因：典型的隨機噪聲由灰度級的急劇變化組成；平滑處理會降低圖像的“尖銳”變化； “負面效應”：圖像邊緣模糊化（平滑）；（圖像邊緣也由灰度級的急劇變化組成）1.2 空間平滑濾波器中”平滑“倆字的含義
“濾波”是指接受（通過）或者拒絕一定的頻率成分。例如，通過低頻的濾波器稱為低通濾波器，低通濾波器的最終效果是模糊（平滑）一幅圖像。 在上一篇博客中我們已經講了，空間域濾波是以一種把模版運算運用于圖像的空間域增強的技術；依據濾波頻率空間域濾波分為平滑濾波（減弱和去除高頻分量）和銳化濾波（減弱和去除低頻分量）。2. 倆類典型的空間平滑濾波器
2.1 均值濾波器（線性）
均值濾波器：用包含在濾波掩模鄰域內的像素的平均灰度值去代替每個像素點的值。 均值濾波的模版就是ones(n, n)，模版內全部元素均是1，即他們的權重一模一樣。其它經常使用的線性濾波還有：
- 加權濾波：通常中心元素權重較大，且對稱向外遞減；
- 高斯濾波：加權濾波的特例，依據高斯分布確定模版系數。
模板尺寸對濾波效果的影響：
? ? 模板尺寸越大，圖像越模糊，丟失得圖像細節越多。
平滑空域濾波的缺點及問題：
? ? 如果我們圖像處理的主要目的是去除噪聲，那么平滑濾波器在去除噪音的過程中也會鈍化圖像的邊和尖銳部分。
2.2 中值濾波器（非線性）
中值濾波器：先將掩模內欲求的像素及其鄰域的像素值排序（升序或降序），確定出中值,并將中值賦予該像素點。 主要功能：使擁有不同灰度的點看起來更接近于它的鄰近值。 主要用途：去除“椒鹽”噪聲。二維中值濾波的窗口形狀和尺寸對濾波效果影響較大，不同的圖像內容和不同的應用要求，往往采用不同的窗口形狀和尺寸，常用的二維中值濾波窗口有線狀、方形、圓形、十字形以及圓環形等。窗口尺寸一般先用3×3，再取5×5逐漸增大，直至濾波效果滿意為止。就一般經驗來講，對于有緩變的較長輪廓線物體的圖像，采用方形或圓形窗口為宜。對于包含有尖頂物體的圖像，用十字形窗口，而窗口大小則以不超過圖像中最小有效物體的尺寸為宜。如果圖像中點、線、尖角細節較多，則不宜采用中值濾波。
中值濾波算法的特征：
? ??在去除噪音的過程中也會較好的保留邊的銳度和圖像細節。
在圖像處理中，盡管中值濾波器是使用的最為廣泛的統計排序濾波器，但是這并不意味著它是唯一的。同樣，可以在排序之后取最大值來代替相應的像素點的灰度值，對應的濾波器稱為最大值濾波器；或者在排序之后取最小的像素值來代替相應的像素點的灰度值，對應的濾波器稱為最小值濾波器。
均值濾波和中值濾波非常基礎，均值濾波相當于低通濾波，有將圖像模糊化的趨勢，對椒鹽噪聲基本無能為力。中值濾波的優點是可以很好的過濾掉椒鹽噪聲，缺點是易造成圖像的不連續性。
最大值濾波是用窗口內像元的最大值來代替中心像元的亮度值，可以發現圖像中的亮點，并消除圖像中的“椒”噪聲（亮度值小的噪聲）。
最小值濾波是用窗口內像元的最小值來代替中心像元的亮度值，可以發現圖像中的暗點，并消除圖像中的“鹽”噪聲（亮度值大的噪聲）。
均值濾波對高斯噪聲表現較好，對椒鹽噪聲表現較差；
中值濾波對高斯噪聲表現較差，對椒鹽噪聲表現較好。
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? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 作于2020.04
總結
以上是生活随笔為你收集整理的空间平滑滤波器（上）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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