沈陽(yáng)理工大學(xué) 趙貴琳
在深度學(xué)習(xí)和人工智能的浪潮下,催生除了對(duì)各個(gè)方面的深入研究。本文切合圖像處理中的噪聲處理,進(jìn)行了初步探討,為日后對(duì)濾波方式的進(jìn)一步探討研究,打下基礎(chǔ)。
均值濾波,采用一個(gè)平均值來代替原有的像素,破壞了圖像的峰值谷值的像素信息, 從而造成圖像的模糊,不利于邊緣的檢測(cè),難以分辨閾值處理后的黑白邊際。
中值濾波,采取一個(gè)數(shù)列從小到大排列的中間值,作為圖像中心的像素值,再進(jìn)行相應(yīng)處理。圖像處理中一般采用3*3的矩陣作為模板,再去水平豎直方向上,相應(yīng)的移動(dòng)模版,進(jìn)行圖像的濾波。中值濾波可以很好的消除椒鹽噪聲。缺點(diǎn)是難以選擇適合圖像的3*3矩陣,作為模板來移動(dòng),以及選擇窗口的大小。窗口太大,則造成邊緣的模糊,太小則去噪效果不佳。
自適應(yīng)中值濾波,既能滿足圖像的邊緣細(xì)節(jié)部分,又能提高對(duì)椒鹽噪聲的去噪效果。任意選取中值,確定模板大小,如選取像素點(diǎn)的中值,使圖像噪聲明顯,則再次選擇中值點(diǎn);如果滿足圖像噪聲要求,再進(jìn)一步擴(kuò)大模板窗口范圍,待模板達(dá)到最大時(shí),得到最優(yōu)的濾波效果。
圖1 原圖
圖2 噪聲影響效果圖
圖3 自適應(yīng)中值濾波效果圖
本文對(duì)圖像噪聲處理中的三種濾波進(jìn)行了初步討論,通過分析了濾波方法的執(zhí)行過程,從而得到初步方法。它簡(jiǎn)單易行,但也存在一些問題,如現(xiàn)實(shí)生活中的圖像噪聲分布復(fù)雜,中值鄰域的選取有一定的難度.如更好的選取中值,影響著濾波的效果,導(dǎo)致后續(xù)圖像處理的效果不理想。這也是下一步要做的工作。
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