请问中值滤波与均值滤波各自的优缺点?

I Do官方 2024-05-03 19:48:45
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第五章的噪声抑制图像噪声的概念所谓的图像噪声,是图摄取时或是传输时所受到的随机干扰信号。常有椒盐噪声和高斯噪声。图像噪声的概念椒盐噪声的特征:出现位置是随机的,但噪声的幅值是基本相同的。高斯噪声的特征:出现在位置是一定的(每一点上),但噪声的幅值是随机的。图像噪声的抑制方法设计噪声抑制滤波器,在尽可能保持原图信息的基础上,抑制噪声。均值滤波器中值滤波器边界保持类滤波器均值滤波器——原理在图像上,对待处理的像素给定一个模板,该模板包括了其周围的邻近像素。将模板中的全体像素的均值来替代原来的像素值的方法。均值滤波器——处理方法以模块运算系数表示即:111111h019111115223741246543486349待处理像素12143155527762667388849895576667887889c=6.6316边框保留不变的效果示例c=5.5263示例均值滤波器的改进——加权均值滤波均值滤波器的缺点是,会使图像变的模糊,原因是它对所有的点都是同等对待,在将噪声点分摊的同时,将景物的边界点也分摊了。为了改善效果,就可采用加权平均的方式来构造滤波器。均值滤波器的改进——加权均值滤波如下,是几个典型的加权平均滤波器。1111h11012 20210311
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