圖像平滑處理技術(shù)

1、圖象平滑低通濾波 局部平均中值濾波多幀平均要點(diǎn)： 圖象平滑 圖象在傳輸過(guò)程中，由于傳輸信道、采樣系統(tǒng)質(zhì)量較差，或受各種干擾的影響，而造成圖象毛糙，此時(shí)，就需對(duì)圖象進(jìn)行平滑處理。 平滑可以抑制高頻成分，但也使圖像變得模糊。為什么點(diǎn)得著火？圖像平滑的作用類(lèi)似剃須刀低通濾波法低通濾波法： 濾除高頻成分，保留低頻成分，在頻域中實(shí)現(xiàn)平滑處理。 濾波公式： F(u,v) 原始圖象頻譜， G(u,v) 平滑圖象頻譜， H(u,v) 轉(zhuǎn)移函數(shù)。),(),(),(vuFvuHvuG空間域與頻率域空間域與頻率域空間域與頻率域常用的幾種低通濾波器（1）理想低通濾波器00),(0),(1),(DvuDDvuDvuH

2、其中為截止頻率， ：頻率平面原點(diǎn)到點(diǎn)(u,v)的距離。理想低通濾波器物理上不可實(shí)現(xiàn)有抖動(dòng)現(xiàn)象濾除高頻成分使圖象變模糊理想低通濾波器轉(zhuǎn)移函數(shù)三維圖理想低通濾波器轉(zhuǎn)移函數(shù)剖面圖（2）巴特沃思低通濾波器nnDvuDDvuDvuH2020),(414. 011),()12(11),(D(u,v)=D0，H(u,v)降為最大值的 。n為階數(shù)。211階巴特沃思低通濾波器轉(zhuǎn)移函數(shù)三維圖1階巴特沃斯低通濾波器轉(zhuǎn)移函數(shù)剖面圖3階巴特沃思低通濾波器轉(zhuǎn)移函數(shù)三維圖3階巴特沃思低通濾波器轉(zhuǎn)移函數(shù)剖面圖),(347. 0exp),()21expln(),(00nnDvuDDvuDvuH（3）指數(shù)形低通濾波器D(u,v)

3、=D0，H(u,v)降為最大值的 。n為階數(shù)。211階指數(shù)形低通濾波器轉(zhuǎn)移函數(shù)三維圖1階指數(shù)形低通濾波器轉(zhuǎn)移函數(shù)剖面圖3階指數(shù)形低通濾波器轉(zhuǎn)移函數(shù)三維圖3階指數(shù)形低通濾波器轉(zhuǎn)移函數(shù)剖面圖（4）梯形低通濾波器1101010),(0),()(),(),(1),(DvuDDvuDDDDDvuDDvuDvuH梯形低通濾波器轉(zhuǎn)移函數(shù)三維圖梯形低通濾波器轉(zhuǎn)移函數(shù)剖面圖梯形的好處理想濾波器的難處局部平均法 直接在空間域上對(duì)圖象進(jìn)行平滑處理。 該方法便于實(shí)現(xiàn)，計(jì)算速度快，結(jié)果也比較令人滿(mǎn)意。（一）簡(jiǎn)單局部平均法 設(shè)有一幅數(shù)字有噪圖象)32(),(),(),(yxnyxfyxg)42(),(1),(1),(1)

4、,(),(),(),(SjiSjiSjijinMjifMjigMyxg經(jīng)局部平均處理后，得到平滑圖象為： f(x,y)為原始圖，n(x,y)為噪聲， S：點(diǎn)(x,y)鄰域內(nèi)的點(diǎn)集， M：S內(nèi)總點(diǎn)數(shù)。簡(jiǎn)單局部平均法局部平均法的： （1）圖象由許多灰度恒定的小塊組成。 （2）圖象上的噪聲是加性的、均值為零，且與圖象信號(hào)互不相關(guān)。 根據(jù)假設(shè)（1），式（2-4）第一項(xiàng)非常接近 f(x,y)。 平滑后噪聲方差簡(jiǎn)單局部平均法2),(2),(1),(1),(1nSjiSjiMjinDMjinMD平滑后噪聲方差為處理前的 。簡(jiǎn)單局部平均會(huì)使圖象模糊，特別是輪廓邊緣不清晰。簡(jiǎn)單局部平均法M1 用局部中值代替局部

5、平均值。 令f(x,y)-原始圖象陣列， g(x,y)-中值濾波后圖象陣列， f(x,y) -灰度級(jí)， g(x,y) -以f(x,y)為中心的窗口內(nèi)各象素的灰度中間值。（二）中值濾波法取3X3窗口中值濾波法例例207205208201202206198200212207205208201205206198200212212208207206205202201200198從小到大排列，取中間值取N=3中值濾波去除噪聲例例1201102009080200顯然是個(gè)噪聲。取N=3中值濾波去除噪聲例例1201102009080200顯然是個(gè)噪聲。8080取N=3中值濾波去除噪聲例例12011020090

6、80200顯然是個(gè)噪聲。9080取N=3中值濾波去除噪聲例例1201102009080200顯然是個(gè)噪聲。110908090801201109080取N=3中值濾波去除噪聲例例1201102009080200顯然是個(gè)噪聲。取N=3中值濾波去除噪聲例例1201102009080200顯然是個(gè)噪聲。110908012011090801201201109080濾波后，200被去除。 中值濾波對(duì)持續(xù)期小于窗寬（N=5）的1/2的脈沖將進(jìn)行抑制-階躍 中值濾波對(duì)持續(xù)期小于窗寬（N=5）的1/2的脈沖將進(jìn)行抑制-斜坡 中值濾波對(duì)持續(xù)期小于窗寬（N=5）的1/2的脈沖將進(jìn)行抑制-單脈沖 中值濾波對(duì)持續(xù)期小于

7、窗寬（N=5）的1/2的脈沖將進(jìn)行抑制-雙脈沖 中值濾波對(duì)持續(xù)期小于窗寬（N=5）的1/2的脈沖將進(jìn)行抑制-三脈沖 中值濾波對(duì)持續(xù)期小于窗寬（N=5）的1/2的脈沖將進(jìn)行抑制-三角形中值濾波法 中值濾波在抑制圖象隨機(jī)脈沖噪聲方面甚為有效。且運(yùn)算速度快，可硬化，便于實(shí)時(shí)處理。中值濾波去除噪聲中值濾波去除噪聲中值濾波去除噪聲中值濾波去除噪聲中值濾波去除噪聲中值濾波去除噪聲（三）加權(quán)平均法1),( ),( ),(),(),(),(),(),(SjiSjijiwjiwjinjifjiwyxg為權(quán)值，且其中多幀平均法MiiMiiiyxnMyxfyxnyxfMyxg11),(1),(),(),(1),(信

8、噪功率比增加M倍，噪聲方差減小M倍。原圖平均2次平均8次平均4次pp.106-108中值濾波 去雀斑中值濾波 去雀斑中值濾波 去雀斑高斯濾波 去雀斑高斯濾波 去雀斑高斯濾波 去雀斑高斯濾波 去雀斑局部中值濾波 去雀斑局部中值濾波 去雀斑對(duì)比度增強(qiáng)直方圖均衡化圖像銳化TermsImage smoothing: 圖象平滑Image averaging: 圖象平均Expectation: 數(shù)學(xué)期望Mean: 均值Variance: 方差Median filtering: 中值濾波Neighborhood: 鄰域Filter: 濾波器Lowpass filter: 低通濾波器TermsHighpass

9、 filter: 高通濾波器Bandpass filter: 帶通濾波器Bandreject filter、Bandstop filter: 帶阻濾波器Ideal filter: 理想濾波器Butterworth filter: 巴特沃思濾波器Exponential filter: 指數(shù)濾波器Trapezoidal filter: 梯形濾波器Transfer function: 傳遞函數(shù)TermsFrequency response: 頻率響應(yīng)Cut-off frequency: 截止頻率Spectrum: 頻譜Amplitude spectrum: 幅值譜Phase spectrum: 相位譜Power spectrum: 功率譜Blur: 模糊TermsRandom: 隨機(jī)Additive: 加性的Uncorrelated: 互不相關(guān)的Salt & pepper noise: 椒鹽噪聲Gaussian noise: 高斯噪聲Speckle noi