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randomjy木虫 (小有名气)
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【讨论】关于均值滤波和中值滤波
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| 为什么均值滤波能有效的去除高斯噪声？而中值滤波能较好的去除椒盐噪声？ |
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椒盐噪声是脉冲噪声的一种，图像中被椒盐噪声污染点为极大值或极小值，表现为黑点和白点。对于噪声污染低于50%的图象用中值滤波可以有效滤除噪声，当然污染越轻滤波效果越好，滤波效果还以窗口大小选择有关，窗口不是越大越好，也不是越小越好，对于一次中值滤波未达到较好滤除噪声，还可重复多次叠代。如果图像中存在太小细线等细节时，如滤波窗口选择过大会把这些细节误当噪声滤除，使图象变模糊。 中值滤波的改进算法很多，较有代表性的有＂开关中值滤波＂，该方法是先对图象中的象素点进行判断，看其是否是噪声点，如果是噪声点则对该点进行中值滤波，如不是噪声点则保留原象素值。如何判断噪声点又是一个研究内容了，如果你能准确无误的判断出噪声点，再加以滤波则滤波效果一定很好。判断的方法有“《一种基于极值中值的新型滤波算法》 中国图象图形学报 2001年/6期”，其判断方法是把窗口内的最大值和最小值认为是噪声点。该文引用次数较多。还有其它很多改进的算法。楼主感兴趣可以自己看看文献。如果能找到一种很好的噪声判别方法则一定可以出篇小论文。 |
6楼2009-10-27 13:03:51
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均值对应l2极小,所以对应的项是线性的.中值滤波对应l1极小,所以非线性. 从统计的观点看,均值滤波是假定噪声是高斯分布极大似然的结果. 中值滤波是双侧指数分布假设的结果. 也就是用双侧指数分布逼近真实的噪声分布, 这在噪声水平低的情况下是可以的. 但高了以后要寻求更佳的逼近,这在理论上可以找到的(中心极限定理),关键是找到的逼近要好计算, 我以前在这里做了点问题, 当然导出的方程,滤波之类的和别人就不一样了,还灌水到一个top journal上了. 开关中值之类的就是inpainting, 判断是否为噪声点就是找inpainting 的mask(这是个challenge哦,当然对椒盐噪声不难,但对随机值脉冲可非常不容易.). 那既然这样就一定有基于取样的开关中值滤波之类的(因为有取样的inpainting). 窗口大小实际上就是正则化程度,也就是正则参数的选取, 那既然这样就一定有所谓的自适应窗口(因为有自适应参数选择),那应该也有非规则的窗口(因为有参数是函数形式的). 这些简单到我都能发现的小东东,肯定有人做过. |
9楼2009-11-18 11:26:15
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