浅谈图像平滑滤波和锐化的区别及用途总结
空域濾波技術根據功能主要分為平滑濾波與銳化濾波。
平滑濾波能減弱或消除圖像中的高頻率分量而不影響低頻分量,高頻分量對應圖像中的區域邊緣等灰度值具有較大變化的部分,平滑濾波可將這些分量濾去減少局部灰度起伏,使圖像變得比較平滑。
也可用于消除噪聲,或在提取較大目標前去除太小的細節或將目標的小間斷連接起來。
銳化濾波正好相反,銳化濾波常用于增強被模糊的細節或目標的邊緣,強化圖像的細節。
一、基本的灰度變換函數
1.1.圖像反轉
適用場景:增強嵌入在一幅圖像的暗區域中的白色或灰色細節,特別是當黑色的面積在尺寸上占主導地位的時候。
1.2.對數變換(反對數變換與其相反)
過程:將輸入中范圍較窄的低灰度值映射為輸出中較寬范圍的灰度值。
用處:用來擴展圖像中暗像素的值,同時壓縮更高灰度級的值。
特征:壓縮像素值變化較大的圖像的動態范圍。
舉例:處理傅里葉頻譜,頻譜中的低值往往觀察不到,對數變換之后細節更加豐富。
1.3.冪律變換(又名:伽馬變換)
過程:將窄范圍的暗色輸入值映射為較寬范圍的輸出值。
用處:伽馬校正可以校正冪律響應現象,常用于在計算機屏幕上精確地顯示圖像,可進行對比度和可辨細節的加強。
1.4.分段線性變換函數
缺點:技術說明需要用戶輸入。
優點:形式可以是任意復雜的。
1.4.1.對比度拉伸:擴展圖像的動態范圍。
1.4.2.灰度級分層:可以產生二值圖像,研究造影劑的流動。
1.4.3.比特平面分層:原圖像中任意一個像素的值,都可以類似的由這些比特平面對應的二進制像素值來重建,可用于壓縮圖片。
1.5.直方圖處理
1.5.1直方圖均衡:增強對比度,補償圖像在視覺上難以區分灰度級的差別。作為自適應對比度增強工具,功能強大。
1.5.2直方圖匹配(直方圖規定化):希望處理后的圖像具有規定的直方圖形狀。在直方圖均衡的基礎上規定化,有利于解決像素集中于灰度級暗端的圖像。
1.5.3局部直方圖處理:用于增強小區域的細節,方法是以圖像中的每個像素鄰域中的灰度分布為基礎設計變換函數,可用于顯示全局直方圖均衡化不足以影響的細節的顯示。
1.5.4直方圖統計:可用于圖像增強,能夠增強暗色區域同時盡可能的保留明亮區域不變,靈活性好。
二、基本的空間濾波器
2.1.平滑空間濾波器
2.1.1平滑線性濾波器(均值濾波器)
輸出:包含在濾波器模板鄰域內的像素的簡單平均值,用鄰域內的平均灰度替代了圖像中每個像素的值,是一種低通濾波器。
結果:降低圖像灰度的尖銳變化。
應用:降低噪聲,去除圖像中的不相關細節。
負面效應:邊緣模糊。
2.1.2統計排序濾波器(非線性濾波器)
舉例:中值濾波器。
過程:以濾波器包圍的圖像區域中所包含圖像的排序為基礎,然后使用統計排序結果決定的值取代中心區域的值。
用處:中值濾波器可以很好的解決椒鹽噪聲,也就是脈沖噪聲。
2.2.銳化空間濾波器
2.2.1拉普拉斯算子(二階微分)
作用:強調灰度的突變,可以增強圖像的細節。
2.2.2非銳化掩蔽和高提升濾波
原理:原圖像中減去一幅非銳化(平滑處理)的版本。
背景:印刷和出版界使用多年的圖像銳化處理。
高提升濾波:原圖減去模糊圖的結果為模板,輸出圖像等于原圖加上加權后的模板,當權重為1得到非銳化掩蔽,當權重大于1成為高提升濾波。
2.2.3梯度銳化(一階微分對)
含義:梯度指出了在該位置的最大變化率的方向。
用處:工業檢測,輔助人工檢測產品的缺陷,自動檢測的預處理。
三、基本的頻率濾波器
3.1.1理想低(高)通濾波器
特性:振鈴現象,實際無法實現。
用處:并不實用,但是研究濾波器的特性很有用。
3.1.2布特沃斯低(高)通濾波器
特點:沒有振鈴現象,歸功于在低頻和高頻之間的平滑過渡,二階的布特沃斯低通濾波器是很好的選擇。
效果:比理想低(高)通濾波器更平滑,邊緣失真小。截止頻率越大,失真越平滑。
3.1.3高斯低(高)通濾波器
特點:沒有振鈴。
用處:任何類型的人工缺陷都不可接受的情況(醫學成像)。
3.1.4鈍化模板,高提升濾波,高頻強調濾波
用處:X射線,先高頻強調,然后直方圖均衡。
3.1.5同態濾波
原理:圖像分為照射分量和反射分量的乘積。
用處:增強圖像,銳化圖像的反射分量(邊緣信息),例如PET掃描。
3.1.6選擇性濾波
3.1.6.1帶阻濾波器和帶通濾波器。
作用:處理制定頻段和矩形區域的小區域。
3.1.6.2陷阱濾波器
原理:拒絕或通過事先定義的關于頻率矩形中心的一鄰域。
應用:選擇性的修改離散傅里葉變換的局部區域。
優點:直接對DFT處理,而不需要填充。交互式的處理,不會導致纏繞錯誤。
用途:解決莫爾波紋。
四、重要的噪聲概率密度函數
4.1.高斯噪聲
特點:在數學上的易處理性。
4.2瑞利噪聲
特點:基本形狀向右變形,適用于近似歪斜的直方圖。
4.3愛爾蘭(伽馬)噪聲
特點:密度分布函數的分母為伽馬函數。
4.4指數噪聲
特點:密度分布遵循指數函數。
4.5均勻噪聲
特點:密度均勻。
4.6脈沖噪聲(雙極脈沖噪聲又名椒鹽噪聲)
特點:唯一一種引起退化,視覺上可以區分的噪聲類型。
五、空間濾波器還原噪聲
5.1均值濾波器
5.1.1算術均值濾波器
結果:模糊了結果,降低了噪聲。
適用:高斯或均勻隨機噪聲。
5.1.2幾何均值濾波器
結果:和算術均值濾波器相比,丟失的圖像細節更少。
適用:更適用高斯或均勻隨機噪聲。
5.1.3諧波均值濾波器
結果:對于鹽粒噪聲(白色)效果較好,但不適用于胡椒噪聲(黑色),善于處理高斯噪聲那樣的其他噪聲。
5.1.4逆諧波均值濾波器
結果:適合減少或在實際中消除椒鹽噪聲的影響,當Q值為正的時候消除胡椒噪聲,當Q值為負的時候該濾波器消除鹽粒噪聲。但不能同時消除這兩種噪聲。
適用:脈沖噪聲。
缺點:必須知道噪聲是明噪聲還是暗噪聲。
5.2統計排序濾波器
5.2.1中值濾波器
適用:存在單極或雙極脈沖噪聲的情況。
5.2.2最大值濾波器
作用:發現圖像中的最亮點,可以降低胡椒噪聲。
5.2.2最小值濾波器
作用:對最暗點有用,可以降低鹽粒噪聲。
5.2.3中點濾波器
作用:結合統計排序和求平均,對于隨機分布噪聲工作的很好,如高斯噪聲或均勻噪聲。
5.2.4修正的阿爾法均值濾波器
作用:在包括多種噪聲的情況下很有用,例如高斯噪聲和椒鹽噪聲混合。
5.3自適應濾波器
5.3.1自適應局部降低噪聲濾波器
作用:防止由于缺乏圖像噪聲方差知識而產生的無意義結果,適用均值和方差確定的加性高斯噪聲。
5.3.1自適應中值濾波器
作用:處理更大概率的脈沖噪聲,同時平滑非脈沖噪聲時保留細節,減少諸如物體邊界粗化或細化等失真。
5.4頻率域濾波器消除周期噪聲
5.4.1帶阻濾波器
應用:在頻率域噪聲分量的一般位置近似已知的應用中消除噪聲
5.4.2帶通濾波器
注意:不能直接在一張圖片上使用帶通濾波器,那樣會消除太多的圖像細節。
用處:屏蔽選中頻段導致的結果,幫助屏蔽噪聲模式。
5.4.3陷阱濾波器
原理:阻止事先定義的中心頻率的鄰域內的頻率。
作用:消除周期性噪聲。
5.4.4最佳陷阱濾波
作用:解決存在多種干擾分量的情況。
參考網址:http://imgtec.eetrend.com/blog/4564
總結
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