中值滤波和均匀平滑在去图像噪声上各有什么特点?
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中值滤波:
它是一种保边缘的非线性图像平滑方法,在图像增强中广泛应用。对图像进行中值滤波是指在中值滤波器涉及的范围内计算最大值和最小值之间的中值。中值滤波对于消除椒盐噪声非常有效,在光学测量条纹图像的相位分析处理方法中有特殊作用,但在条纹中心分析方法中作用不大。其工作原理是基于排序统计了理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术,中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替,让周围的像素值接近真实值,从而消除孤立的噪声点。
均匀平滑:
它是线性的平滑方法。为了消除噪音而引起边缘模糊,该算法先找出环绕每像素的最均匀的像素窗口,然后利用窗口的灰度均值代替原来像素的灰度值。此算法经过多次迭代,J增强平滑的效果,再消除图像噪音的同时,保持边缘清晰度。但缺点是对丁复杂形状的边界会过分平滑,而失去细节。
它是一种保边缘的非线性图像平滑方法,在图像增强中广泛应用。对图像进行中值滤波是指在中值滤波器涉及的范围内计算最大值和最小值之间的中值。中值滤波对于消除椒盐噪声非常有效,在光学测量条纹图像的相位分析处理方法中有特殊作用,但在条纹中心分析方法中作用不大。其工作原理是基于排序统计了理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术,中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替,让周围的像素值接近真实值,从而消除孤立的噪声点。
均匀平滑:
它是线性的平滑方法。为了消除噪音而引起边缘模糊,该算法先找出环绕每像素的最均匀的像素窗口,然后利用窗口的灰度均值代替原来像素的灰度值。此算法经过多次迭代,J增强平滑的效果,再消除图像噪音的同时,保持边缘清晰度。但缺点是对丁复杂形状的边界会过分平滑,而失去细节。
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