數(shù)字圖像處理5噪聲抑制課件.ppt

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1、第五章圖像的噪聲抑制所謂的圖像噪聲，是圖像在攝取時或是傳輸時所受到的隨機干擾信號。常見的有椒鹽噪聲和高斯噪聲。圖像噪聲的概念椒鹽噪聲的特征:出現(xiàn)位置是隨機的，但噪聲的幅值是基本相同的。高斯噪聲的特征：出現(xiàn)在位置是一定的（每一點上），但噪聲的幅值是隨機的。圖像噪聲的概念設計噪聲抑制濾波器，在盡可能保持原圖信息的基礎上，抑制噪聲。均值濾波器中值濾波器邊界保持類濾波器圖像噪聲的抑制方法均值濾波器——原理在圖像上，對待處理的像素給定一個模板，該模板包括了其周圍的鄰近像素。將模板中的全體像素的均值來替代原來的像素值的方法。以模塊運算系數(shù)表示即：344456678C=6.6316C=5.5263均

2、值濾波器——處理方法待處理像素示例邊框保留不變的效果示例均值濾波器的改進——加權均值濾波均值濾波器的缺點是，會使圖像變的模糊，原因是它對所有的點都是同等對待，在將噪聲點分攤的同時，將景物的邊界點也分攤了。為了改善效果，就可采用加權平均的方式來構造濾波器。均值濾波器的改進——加權均值濾波如下，是幾個典型的加權平均濾波器。示例示例示例示例中值濾波器——問題的提出雖然均值濾波器對噪聲有抑制作用，但同時會使圖像變得模糊。即使是加權均值濾波，改善的效果也是有限的。為了有效地改善這一狀況，必須改換濾波器的設計思路，中值濾波就是一種有效的方法。中值濾波器——設計思想因為噪聲（如椒鹽噪聲）的出現(xiàn)，使該

3、點像素比周圍的像素亮（暗）許多。如果在某個模板中，對像素進行由小到大排列的重新排列，那么最亮的或者是最暗的點一定被排在兩側。取模板中排在中間位置上的像素的灰度值替代待處理像素的值，就可以達到濾除噪聲的目的。中值濾波器——原理示例數(shù)值排序m-2m-1mm+1m+2610258mm+1m-2m+2m-1610258266中值濾波器——濾波處理方法與均值濾波類似，做3*3的模板，對9個數(shù)排序，取第5個數(shù)替代原來的像素值。中值濾波器與均值濾波器的比較對于椒鹽噪聲，中值濾波效果比均值濾波效果好。中值濾波器與均值濾波器的比較原因：椒鹽噪聲是幅值近似相等但隨機分布在不同位置上，圖像中有干凈點也有污染

4、點。中值濾波是選擇適當?shù)狞c來替代污染點的值，所以處理效果好。因為噪聲的均值不為0，所以均值濾波不能很好地去除噪聲點。中值濾波器與均值濾波器的比較對于高斯噪聲，均值濾波效果比中值濾波效果好。中值濾波器與均值濾波器的比較原因：高斯噪聲是幅值近似正態(tài)分布，但分布在每點像素上。因為圖像中的每點都是污染點，所以中值濾波選不到合適的干凈點。因為正態(tài)分布的均值為0，所以均值濾波可以消除噪聲。（注意：實際上只能減弱，不能消除。思考為什么？）邊界保持類平滑濾波器——問題的提出經(jīng)過平滑濾波處理之后，圖像就會變得模糊。分析原因，在圖像上的景物之所以可以辨認清楚是因為目標物之間存在邊界。而邊界點與噪聲點有一個

5、共同的特點是，都具有灰度的躍變特性。所以平滑處理會同時將邊界也處理了。邊界保持類平滑濾波器——設計思想為了解決圖像模糊問題，一個自然的想法就是，在進行平滑處理時，首先判別當前像素是否為邊界上的點，如果是，則不進行平滑處理；如果不是，則進行平滑處理。最小方差平滑濾波器——基本原理將屬于同一個區(qū)域的可能的相鄰關系以9種模板表示出來，然后計算每個模板中的灰度分布方差，以方差最小的那個模板的均值替代原像素值。最小方差平滑濾波器——模板結構模板如下：本例在第2和第6中選擇一個方差小的。312456789Sigma平滑濾波器——基本原理根據(jù)統(tǒng)計數(shù)學的原理，屬于同一類別的元素的置信區(qū)間，落在均值附近

6、±2σ范圍之內(nèi)。Sigma濾波器是構造一個模板，計算模板的標準差σ，置信區(qū)間為當前像素值的±2σ范圍。將模板中落在置信范圍內(nèi)的像素的均值替換原來的像素值。邊界保持類平滑濾波器——總結邊界保持類平滑濾波器的核心是：盡可能地將平滑處理避開兩個或多個不同區(qū)域進行計算?？梢圆捎貌煌螤罱Y構判別，也可以采用同類相似的概念進行判別。謝謝大家作業(yè)1.P100第2題2.P101第3（2）題圖像的噪聲示例椒鹽噪聲示例高斯噪聲示例均值濾波器濾椒鹽噪聲的效果均值濾波器濾高斯噪聲的效果加權均值濾波器的效果(H1)H0的比較例H1的效果加權均值濾波器的效果（H2）H0的比較例H2的效果加權均值濾波器的效果(H3

7、)H0的比較例H3的效果加權均值濾波器的效果(H4)H0的比較例H4的效果中值濾波器的效果（椒鹽噪聲）中值濾波器的效果（高斯噪聲）中值濾波與均值濾波效果比較（椒鹽噪聲）中值濾波均值濾波中值濾波與均值濾波效果比較（高斯噪聲）中值濾波均值濾波KNN均值濾波器的效果（椒鹽噪聲）均值濾波中值濾波KNN均值濾波KNN均值濾波器的效果（高斯噪聲）均值濾波中值濾波KNN均值濾波畫面邊框保留效果