中值滤波_中值滤波原理
均值濾波是典型的線性濾波算法,它是指在圖像上對目標(biāo)像素給一個模板,該模板包括了其周圍的臨近像素(以目標(biāo)象素為中心的周圍8個象素,構(gòu)成一個濾波模板,即去掉目標(biāo)象素本身).再用模板中的全體像素的平均值來代替原來像素值.均值濾波也稱為線性濾波,其采用的主要方法為領(lǐng)域平均法.線性濾波的基本原理是用均值代替原圖像中的各個像素值,即對待處理的當(dāng)前像素點(x,y),選擇一個模板,該模板由其近鄰的若干像素組成,求模板中所有像素的均值,再把該均值賦予當(dāng)前像素點(x,y),作為處理后圖像在該點上的灰度個g(x,y),即個g(x,y)=1/m∑f(x,y)m為該模板中包含當(dāng)前像素在內(nèi)的像素總個數(shù).
。使用visualstudio2010編寫一個c++程序:1、創(chuàng)建項目,可以通過菜單:文件-新建-項目;也可以通過工具欄點擊新建項目進行創(chuàng)建.這里點擊起始頁面上面的新建項目:2。
。clear;i=imread('girl.bmp');j=imnoise(i,'salt&pepper',0.02);h=[1,1,1;1,1,1;1,1,1];[a,b]。imshow(i);subplot(2,3,5);imshow(j);subplot(2,3,6);imshow(j2);title('中值濾波');
。中值濾波是基于排序統(tǒng)計理論的一種能有效抑制噪聲的非線性信號處理技術(shù),中值濾波的基本原理是把數(shù)字圖像或數(shù)字序列中一點的值用該點的一個鄰域中各點值的中值代替,讓周圍的像素值接近的真實值,從而消除孤立的噪聲點.方法是用某種結(jié)構(gòu)的二維滑動模板,將板內(nèi)像素按照像素值的大小進行排序
。看成1*5的窗口,直白點1行5列,把數(shù)放到中間,然后排序取中間那個數(shù),如第一個2,左邊沒有補0,右邊47,取值00247,排序后00247,中間是2,依次類推.2:00247。
。中均值濾波、中值濾波屬于空間域濾波,即對二維空間上的濾波,頻率域濾波是基于傅里葉(或者小波)變換的頻域空間濾波.實際空域額度中值濾波效果就類似頻域的低通濾波.
。用matlab,中值濾波函數(shù)B=medfilt2(A);均值濾波是用卷積實現(xiàn)的.設(shè)置一個3x3的矩陣,每個元素都是1/9.B=filter2(B,A)%實際上filter2函數(shù)就是進行了一次2維卷積.可以用conv2替換.
。均值濾波是典型的線性濾波算法,它是指在圖像上對目標(biāo)像素給一個模板,該模板包括了其周圍的臨近像素(以目標(biāo)象素為中心的周圍8個像素,構(gòu)成一個濾波模板,即去掉目標(biāo)像素本身),再用模板中的全體像素的平均值來代替原來像素值.
。均值濾波器是一種最常用的線性低通平滑濾波器,可抑制圖像中的加性噪聲,但同時也使圖像變得模糊;中值濾波器是一種最常用的非線性平滑濾波器,可消除圖像中孤立的噪聲點,又可產(chǎn)生較少的模糊.一般情況下中值濾波的效果要比鄰域平均處理的低通濾波效果好,主要特點是濾波后圖像中的輪廓比較清晰.因此,濾除圖像中的椒鹽噪聲采用中值濾波.
。1.對鳥的顏色進行采樣,可以用鼠標(biāo)點取值也可以自行設(shè)置ROI分析2.對圖像進行顏色分割,把GRB轉(zhuǎn)為HSV圖像對H和S通道的圖像進行處理,最后把一種鳥的顏色的區(qū)域大體分割出來3.對模糊的不成塊的分割結(jié)果(都是二值圖)進行預(yù)處理,建議使用中值濾波和形態(tài)學(xué)結(jié)合最后把零散的圖片處理成一個大的物體4.對這個物體進行位置識別,建議使用findcontour等方法這樣就知道了這個物體的坐標(biāo)5.最后這個鳥就識別出來了.
。中值濾波medfilt2,用法b=medfilt2(a,[mn])你的兩點錯誤一、輸入圖像a,應(yīng)該是二維矩陣你用輸入圖像b是由imread得到的a加上噪聲得到的而imread讀到的圖像a通常是3維rgb圖,是三維矩陣直接用medfilt2是不對的,可以先用rgb2gray(a)將a先轉(zhuǎn)換為灰度矩陣二、中值濾波也要指定濾波模版的大小medfilt2需要兩個輸入?yún)?shù),第一個是圖像a第二個參數(shù)需要輸入一個長度是二的向量,[mn]指定模版的大小,m行n列
。I=imread('D:\picture.jpg');figure;imshow(I);K=imnoise(I,'gaussian',0.02);%加噪聲figure;imshow(K);g=medfilt2(K);%中值濾波figure;imshow(g);
。你指的是這個嗎?g(x,y)=med{f(x-k,y-l),(k,l∈W)},其中,f(x,y),g(x,y)分別為原始圖像和處理后圖像.W為二維模板,通常為2*2,3*3區(qū)域,也可以是不同的的形狀,如線狀,圓形,十字形,圓環(huán)形等.意思是:g(x,y)=0;num++;a為模板;fork{forl{g(x,y)=g(x,y)+f(x-k,y-l)*a[k][l]if(a[k][l]!=0)num++}}g(x,y)=g(x,y)/num;中值濾波一般的模板:a=010111010
。M=mean(A)%均值M=median(A)%中值查一下Matlab的Help就可以了.
。不說廢話,直接給鏈接,你一定會看懂的
。均值濾波為lowpass,中值濾波為median.操作為filter——convolutionandmorphology在convolutions中可以選擇系統(tǒng)預(yù)設(shè)的濾波方法.當(dāng)然也可以自己定義.
。中值濾波就是對3x3里的九個值進行排序,最后輸出中間值.最后5被輸出了.
。沒
。還沒有這種均值濾波的函數(shù),但可通過語句實現(xiàn)移動均值濾波.
。高斯濾波由于高斯函數(shù)的傅立葉變換仍是高斯函數(shù),因此高斯函數(shù)能構(gòu)成一個在頻域具有平滑性能的低通濾波器.可以通過在頻域做乘積來實現(xiàn)高斯濾波.均值濾波是對是。
。我也在學(xué)習(xí)濾波,有空交流.一個離散系統(tǒng)可以看作是一個濾波器,系統(tǒng)的輸出就是輸入經(jīng)過濾波器濾波的結(jié)果.那么,matlab實現(xiàn)這個離散系統(tǒng)的過程,也就是濾波器的。
。這是因為邊緣像素做中值濾波時,濾波窗口把圖像外的點默認為0的原因,有兩個辦法解決這個問題:1.是規(guī)定做中值濾波的點不含邊緣的點(取決于中值濾波窗口大小).2,對圖像邊緣部分的信息進行鏡像處理.
。1、取連續(xù)采樣值N(N大于等于3)點,N為奇數(shù),去掉最小值和最大值,去中間的值作為中間點的采樣值.2、實際應(yīng)用中,也可以取9點,去掉最小兩點和最大兩點,取中間5點的平均值作為采樣值.N取多少點,去掉最大最小幾個數(shù)值,沒有硬性的規(guī)定,自己可以在程序中根據(jù)實際情況自行決定.
。很多方法都可以去噪啊,腐蝕,開運算什么的都可以,中值濾波的話是medfilt,這些百度一下都有啦,自己很容易找的
。均值濾波和中值濾波的內(nèi)容非常基礎(chǔ),均值濾波相當(dāng)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(yōu)點是可以很好的過濾掉椒鹽噪聲,缺點。
。怎么降低噪聲濾波器設(shè)計方法有許多種,窗函數(shù)設(shè)計法、頻率采樣設(shè)計法和最優(yōu)化設(shè)計法等.窗函數(shù)設(shè)計法的基本原理是用一定寬度窗函數(shù)截取無限脈沖響應(yīng)序列
。圖像降噪是圖像處理中的專業(yè)術(shù)語.在現(xiàn)實生活中,我們看到的數(shù)字圖像,在數(shù)字化。維納濾波器對具有白噪聲的圖象濾波效果最佳.3、中值濾波器它是一種常用的非線。
。你好!中值濾波可以有效去除高頻信號,對低頻信號影響很小,因此對去除椒鹽噪聲非常有效.細節(jié)多的圖像本身高頻信號很多,因此用中值濾波容易影響圖像質(zhì)量.僅代表個人觀點,不喜勿噴,謝謝.
。中值濾波是對一個滑動窗口內(nèi)的諸像素灰度值排序,用其中值代替窗口中心象素的原來灰度值,它是一種非線性的圖像平滑法,它對脈沖干擾級椒鹽噪聲的抑制效果好,在抑制隨機噪聲的同時能有效保護邊緣少受模糊.
。(1)均值濾波對高斯噪聲的抑制是比較好的,處理后的圖像邊緣模糊較少.但對椒鹽噪聲的影響不大,因為在削弱噪聲的同時整幅圖像內(nèi)容總體也變得模糊,其噪聲仍然存在。
。總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的中值滤波_中值滤波原理的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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