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中值滤波与均值滤波的比较,三旅一营第三组(黄酿、赵俊强、孟斌、李伟健、葛振东、郭兆阳、) 主讲:毛东进,一、信号噪声的概念 二、图像噪声的抑制方法 三、两种滤波方法的比较及改进,一、信号噪声的概念,噪声是不可预测的随机信号,通常采用概率统计方法对其进行分析。 噪声影响图像处理的输入、采集、处理的各个环节以及输出结果的全过程。特别是在图像的采集和输入阶段对噪声的抑制是十分关键的问题,若输入伴有较大的噪声,必然影响处理全过程及输出的结果。 一个良好的图像处理系统,不论是模拟处理还是数字处理,都把减少最前一级的噪声作为主攻目标。因此,噪声抑制对图像处理十分重要。,4,根据噪声产生的来源,大致可以分为: 外部噪声:是指从处理系统外来的影响,如天线干扰或电磁波从电源线窜入系统的噪声。 内部噪声则有以下四种最常见形式。 由光和电的基本性质引起的噪声。例如电流可看作电子或空穴运动,这些粒子运动产生随机散粒噪声,导体中电子流动的热噪声,光量子运动的光量子噪声等。 由机械运动引起的噪声。例如,接头振动使电流不稳,磁头或磁带、磁盘抖动等。 元器件噪声。如光学底片的颗粒噪声,磁带、磁盘缺陷噪声,光盘的疵点噪声等。 系统内部电路的噪声。,5,噪声是随机量,可以从统计数学的观点来定义噪声。凡是统计特性不随时间变化的噪声称为平稳噪声,而统计特性随时间变化的噪声称作非平稳噪声。 以上各种类型的噪声反映在图像画面上,大致可以分为两种典型的图像噪声: 椒盐噪声:噪声的幅值基本相同,但是噪声出现的位置是随机的。 随机噪声:每一点都存在噪声,但噪声的幅值是随机的。 随机噪声根据其幅值的概率密度函数,还可分成:高斯噪声、瑞利噪声,5,椒盐噪声的特征: 出现位置是随机的,但噪声的幅值是基本相同的。 高斯噪声的特征: 出现在位置是一定的(每一点上),但噪声的幅值是随机的。,我们生活中最常遇见的要数椒盐噪声和高斯噪声,7,椒盐噪声示例,8,高斯噪声示例,设计噪声抑制滤波方法时,应尽可能保持原图信息的基础上,抑制噪声。 最常见的8种滤波方式 1、均值滤波器 2、中值滤波器 3、高斯滤波 4、KNN滤波 5、高通滤波 6、低通滤波(3*3) 7、最大均值性平滑滤波8、梯度倒数加权滤波及低通滤波(5*5、7*7、9*9、11*11),二、图像噪声的抑制方法,均值滤波器 原理,在图像上,对待处理的像素给定一个模板,该模板包括了其周围的邻近像素。将模板中的全体像素的均值来替代原来的像素值的方法。,以模块运算系数表示即:,3,4,4,4,5,6,6,7,8,C=6.6316,C=5.5263,三、两种滤波方法的比较及改进 (一)、均值滤波 处理方法,待处理像素,示例,边框保留不变的效果示例,均值滤波的改进 加权均值滤波,均值滤波器的缺点是,会使图像变的模糊,原因是它对所有的点都是同等对待,在将噪声点分摊的同时,将景物的边界点也分摊了。 为了改善效果,就可采用加权平均的方式来构造滤波器。,均值滤波的改进 加权均值滤波,如下,是几个典型的加权平均滤波器。,示例,示例,示例,示例,(二)、中值滤波 问题的提出,虽然均值滤波器对噪声有抑制作用,但同时会使图像变得模糊。即使是加权均值滤波,改善的效果也是有限的。 为了有效地改善这一状况,必须改换滤波器的设计思路,中值滤波就是一种有效的方法。,中值滤波 设计思想,因为噪声(如椒盐噪声)的出现,使该点像素比周围的像素亮(暗)许多。 如果在某个模板中,对像素进行由小到大排列的重新排列,那么最亮的或者是最暗的点一定被排在两侧。 取模板中排在中间位置上的像素的灰度值替代待处理像素的值,就可以达到滤除噪声的目的。,中值滤波 原理示例,2,6,2,中值滤波器 处理示例,例:模板是一个1*5大小的一维模板。 原图像为:2 2 6 2 1 2 4 4 4 2 4 处理后为:,2,2,(1,2,2,2,6),2,(1,2,2,2,6),2,(1,2,2,4,6),2,2,4,4,4,4,4,(2,4,4),中值滤波 滤波处理方法,与均值滤波类似,做3*3的模板,对9个数排序,取第5个数替代原来的像素值。,中值滤波 例题,2,3,4,5,6,6,6,7,8,C=6.6316,C=5.5263,示例,中值滤波器与均值滤波器的比较,对于椒盐噪声,中值滤波效果比均值滤波效果好。,中值滤波器与均值滤波器的比较,原因: 椒盐噪声是幅值近似相等但随机分布在不同位置上,图像中有干净点也有污染点。 中值滤波是选择适当的点来替代污染点的值,所以处理效果好。 因为噪声的均值不为0,所以均值滤波不能很好地去除噪声点。,中值滤波器与均值滤波器的比较,对于高斯噪声,均值滤波效果比中值滤波效果好。,中值滤波器与均值滤波器的比较,原因: 高斯噪声是幅值近似正态分布,但分布在每点像素上。 因为图像中的每点都是污染点,所以中值滤波选不到合适的干净点。 因为正态分布的均值为0,所以均值滤波可以消除噪声。(注意:实际上只能减弱,不能消除。),中值滤波与均值滤波效果比较 (椒盐噪声),中值滤波,均值滤波,中值滤波与均值滤波效果比较(高斯噪声),中值滤波,均值滤波,Very very veryThank 有!,
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