第四講模版濾波

1、 楊冰楊冰q由于成像系統(tǒng)、傳輸介質(zhì)和記錄設(shè)備等的不完善，數(shù)字圖像在其形成、傳輸記錄過程中往往會受到多種噪聲的污染。q 圖像濾波，即在盡量保留圖像細節(jié)特征的條件下對目標圖像的噪聲進行抑制，是圖像預(yù)處理中不可缺少的操作，其處理效果的好壞將直接影響到后續(xù)圖像處理和分析的有效性和可靠性。q噪聲在圖像上常表現(xiàn)為一引起較強視覺效果的孤立象素點或象素塊。一般，噪聲信號與要研究的對象不相關(guān)，它以無用的信息形式出現(xiàn)，擾亂圖像的可觀測信息。q對于數(shù)字圖像信號，噪聲表為或大或小的極值，這些極值通過加減作用于圖像象素的真實灰度值上，在圖像造成亮、暗點干擾，極大降低了圖像質(zhì)量，影響圖像復(fù)原、分割、特征提取、圖識別等后繼

2、工作的進行。q 抑制使圖像退化的各種干擾信號、增強圖像中的有用信號，以及將觀測到的不同圖像在同一約束條件下進行校正處理就顯得非常重要。q 均值濾波是典型的線性濾波算法，它是指在圖像上對目標像素給一個模板，該模板包括了其周圍的臨近像素（以目標象素為中心的周圍8個像素，構(gòu)成一個濾波模板，即去掉目標像素本身），再用模板中的全體像素的平均值來代替原來像素值。q線性濾波的基本原理是用均值代替原圖像中的各個像素值，即對待處理的當前像素點（x，y），選擇一個模板，該模板由其近鄰的若干像素組成，求模板中所有像素的均值，再把該均值賦予當前像素點（x，y），作為處理后圖像在該點上的灰度個g（x，y），即個g（x，

3、y）=1/m f（x，y） m為該模板中包含當前像素在內(nèi)的像素總個數(shù)。q 原圖均值濾波后的圖像q 中值濾波法是一種非線性平滑技術(shù)，它將每一像素點的灰度值設(shè)置為該點某鄰域窗口內(nèi)的所有像素點灰度值的中值.q中值濾波的基本原理是把數(shù)字圖像或數(shù)字序列中一點的值用該點的一個鄰域中各點值的中值代替，讓周圍的像素值接近的真實值，從而消除孤立的噪聲點。方法是用某種結(jié)構(gòu)的二維滑動模板，將板內(nèi)像素按照像素值的大小進行排序，生成單調(diào)上升（或下降）的為二維數(shù)據(jù)序列。二維中值濾波輸出為g（x,y）=medf(x-k,y-l),(k,lW) ，其中，f(x,y)，g(x,y)分別為原始圖像和處理后圖像。W為二維模板，通常

4、為3*3，5*5區(qū)域 。q 原圖 中值濾波之后q 邊緣檢測邊緣檢測是圖像處理和計算機視覺中的基本問題q邊緣檢測邊緣檢測的目的是標識數(shù)字圖像中亮度變化明顯的點。圖像屬性中的顯著變化通常反映了屬性的重要事件和變化。這些包括（i）深度上的不連續(xù)、ii）表面方向不連續(xù)、（iii）物質(zhì)屬性變化和（iv）場景照明變化。 q邊緣檢測是圖像處理和計算機視覺中，尤其是特征提取中的一個研究領(lǐng)域。.q 圖像邊緣檢測大幅度地減少了數(shù)據(jù)量，并且剔除了可以認為不相關(guān)的信息，保留了圖像重要的結(jié)構(gòu)屬性。q有許多方法用于邊緣檢測，它們的絕大部分可以劃分為兩類：基于查找一類和基于零穿越的一類。q 基于查找的方法通過尋找圖像一階導(dǎo)

5、數(shù)中的最大和最小值來檢測邊界， 通常是將邊界定位在梯度最大的方向。q基于零穿越的方法通過尋找圖像二階導(dǎo)數(shù)零穿越來尋找邊界，通常是Laplacian過零點或者非線性差分表示的過零點。q 主要用于數(shù)字圖像的一階梯度計算和邊緣檢測。q 在技術(shù)上，它是一個離散的一階差分算子，用來計算圖像亮度函數(shù)的一階梯度之近似值。在圖像的任何一點使用此算子，將會產(chǎn)生對應(yīng)的梯度矢量或是其法矢量。 Sobel卷積因子為卷積因子為： 該算子包含兩組3x3的矩陣，分別為橫向及縱向，將之與圖像作平面卷積，即可分別得出橫向及縱向的亮度差分近似值。如果以A代表原始圖像，Gx及Gy分別代表經(jīng)橫向及縱向邊緣檢測的圖像灰度值，其公式如下

6、： Gx = (-1)*f(x-1, y-1) + 0*f(x,y-1) + 1*f(x+1,y-1)+(-2)*f(x-1,y) + 0*f(x,y)+2*f(x+1,y)+(-1)*f(x-1,y+1) + 0*f(x,y+1) + 1*f(x+1,y+1) = f(x+1,y-1)+2*f(x+1,y)+f(x+1,y+1)-f(x-1,y-1)+2*f(x-1,y)+f(x-1,y+1)Gy =1* f(x-1, y-1) + 2*f(x,y-1)+ 1*f(x+1,y-1) +0*f(x-1,y) 0*f(x,y) + 0*f(x+1,y) +(-1)*f(x-1,y+1) + (-2)*f(x,y+1) + (-1)*f(x+1, y+1)= f(x-1,y-1) + 2f(x,y-1) + f(x+1,y-1)-f(x-1, y+1) + 2*f(x,y+1)+f(x+1,y+1)q其中f(a,b), 表示圖像(a,b)點的灰度值； 圖像的每一個像素的橫向及縱向灰度值通過以下公式結(jié)合，來計算該點灰度的大?。和ǔ＃瑸榱颂岣咝?使用不開平方的近似值：如果梯度如果梯度G大于某一閥值大于某一閥值 則認為該點則認為該點(x,y)為邊緣點。為邊緣點。然后可用以下公式計算梯度方