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文档简介

1、数字图像处理主讲人 王祎单位 大连理工大学 Digital Image Processing第二章 空域图像增强直方图图像强度修正图像平滑2134直方图均衡化5图像锐化2.4 图像平滑2.4.1 空间滤波器基础滤波器能实现图像锐化和平滑。与点运算相同点为,结果图像与源图像比例为1:1(源图像的几何结构不改变)什么是滤波器?用图像中的多个像素来计算每个新像素的值的子图像被称为滤波器、窗口、掩模、模版或核。2.4 图像平滑2.4.2 线性滤波器在待处理图像中逐点地移动掩模,每点的响应由滤波器系数与滤波掩模扫过的相应像素值得乘积之和给出。z9z8z7z6z5z4z3z2z1w9w8w7w6w5w4w

2、3w2w12.4 图像平滑2.4.2 线性滤波器1111111111212421211111111112.4 图像平滑2.4.2 线性滤波器 图像的邻域平均法 (a) 原始图像; (b) 邻域平均后的结果 结论: 经过邻域平均法处理后,虽然图像的噪声得到了抑制,但图像细节也变得相对模糊了。2.4 图像平滑原图像3*3均值滤波5*5均值滤波9*9均值滤波15*15均值滤波35*35均值滤波2.4.3 超限邻域平均法 2.4 图像平滑如果某个像素的灰度值大于其邻域像素的平均值,且达到了一定水平,则判断该像素为噪声,继而用邻域像素的均值取代这一像素值。 T为某一阈值。(a) 3%椒盐噪声干扰的噪声图

3、像 33大小窗口邻域平均法33窗口超限邻域平均法(b)3%随机值脉冲噪声干扰的噪声图像 33大小窗口邻域平均法33窗口超限邻域平均法2.4.4 统计排序滤波器统计滤波器是一种非线性滤波器,它的响应基于图像滤波器包围的图像区域中像素的排序,然后由排序结果决定的值代替中心像素的值。包括最小值滤波器、最大值滤波器、中值滤波器等2.4 图像平滑2.4 图像平滑2.4.4 统计排序滤波器(1)中值滤波选取一个含奇数点的窗口W(N=3, 5, 7, )让W在图像上扫描把窗口中像素的灰度值按升(或降)次序排列;取排列在正中间的灰度值作为窗口中心所在像素的灰度值。2.4 图像平滑2.4.4 统计排序滤波器(2

4、)超限中值滤波当某个像素(窗口中心像素)的灰度值超过窗口中像素灰度值排序中间的那个值,且达到一定水平时,则判断该点为噪声,用灰度值排序中间的那个值来代替;否则还是保持原来的灰度值。 用33窗口超限中值滤波处理后的结果(T=35) 3%椒盐噪声干扰图像(a) Lena原图; (b) 高斯噪声; (c) 椒盐噪声; (d) 对(c)平均平滑; (e) 对(b)平均平滑; (f) 对(b)55中值滤波; (g) 对(c)55中值滤波 abcdefg结论: 与平滑滤波器相比,中值滤波在去除噪声的同时,能更好地保持图像的细节。 中值滤波器适用于椒盐噪声污染的图像,平滑滤波适用于高斯噪声污染的噪声。2.4

5、 图像平滑2.4.5 图像质量的优劣的客观指标图像处理质量的优劣既可以通过人眼主观视觉效果来判断,也可以通过客观指标来衡量。均方误差(MSE):峰值信噪比(PSNR):其中M 、N分别是x方向、y方向图像像素点的个数,f(i,j)和f(i,j)分别是原始图像和测试图像在(i,j)点上的取值,L是图像中灰度取值的范围,对8比特的灰度图像而言,L=255。 3椒盐噪声干扰的噪声图像3随机噪声干扰的噪声图像邻域平均法PSNR = 2.55 dBPSNR = -0.37 dB超限邻域平均法PSNR = 4.80 dBPSNR = 1.73 dB中值滤波(33)PSNR = 8.83 dBPSNR = 5.52 dB超限中值滤波(33)PSNR = 11.91 dBPSNR = 8.37 dB结

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