影像處理——映像平滑

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影像處理——映像平滑分類： 影像處理2012-12-10 22:40 2714人閱讀 評論(0) 收藏 舉報

        映像雜訊是在影像處理中經常會遇到的問題，它的存在會使映像的品質下降，因此解決映像雜訊問題在影像處理過程中是不可忽視的。

        根據雜訊的性質不同，消除雜訊的方法也有所不同。

        隨機雜訊是一種線索最少卻最常見的雜訊。

        對於多幀映像，取其平均值，幀數越多越接近實際值。對於單幀映像，隨機雜訊隱藏的像素的實際灰階值是不可知的，此時，只能盡量使雜訊對映像的影響最小化。雜訊的灰階與周圍像素的灰階之間有明顯的灰階差，正是這些明顯的灰階差造成了視覺上的障礙。一般情況下，把利用雜訊的性質來消除映像中雜訊的方法稱為映像平滑（image smoothing）。

 

一、均值濾波器

        均值濾波器（averaging filter）是消除雜訊的最簡單的方法。原理：使用某像素周圍mxn像素範圍內的平均值來置換該像素值。通過使映像模糊，達到看不到細小雜訊的目的。不良反應：使用這種方法，在雜訊被消除的同時，靶心圖表像也變模糊了。

二、中值濾波

        消除雜訊最好的結果是，在消除雜訊的同時，映像邊緣完好的保留。中值濾波能夠比較好的實現這一點。原理：查看mxn鄰域內的像素灰階，按照從小到大的順序進行排列，結果取中間值。

 

中值濾波器與均值濾波器比較的優勢：在均值濾波器中，由於雜訊成分被放入平均計算中，所以輸出受到了雜訊的影響，但是在中值濾波器中，由於雜訊成分很難選上，所以幾乎不會影響到輸出。因此同樣用3x3地區進行處理，中值濾波消除的雜訊能力更勝一籌。中值濾波無論是在消除雜訊還是儲存邊緣方面都是一個不錯的方法。

中值濾波器與均值濾波器比較的劣勢：中值濾波花費的時間是均值濾波的5倍以上。

 

二值映像的平滑

        二值映像中的椒鹽雜訊能夠用中值濾波來消除，但是由於它只有二值，也可以採用膨脹和腐蝕的處理方法來消除。膨脹（dilation）是指在某像素的鄰域內，只要有一個像素是白色像素則該像素就由黑變為白，其他保持不變。腐蝕（erosion）只是某像素的鄰域內，只要有一個像素是黑色像素則該像素由白變黑，其他保持不變。

 

3x3鄰域

smooth  求9個像素的平均值

median  求9個像素的中間值

erodible  9個像素中若有至少一個為黑，該像素為黑

dilation  9個像素若有至少一個為白，該像素為白