常用图像处理滤波的方法

Ⅰ 处理表面缺陷图像用什么滤波方法

图像滤波

刚获得的图像有很多噪音。这主要由于平时的工作和环境引起的，图像增强是减弱噪音，增强对比度。想得到比较干净清晰的图像并不是容易的事情。为这个目标而为处理图像所涉及的操作是设计一个适合、匹配的滤波器和恰当的阈值。常用的有高斯滤波、均值滤波、中值滤波、最小均方差滤波、Gabor滤波。

由于高斯函数的傅立叶变换仍是高斯函数, 因此高斯函数能构成一个在频域具有平滑性能的低通滤波器。可以通过在频域做乘积来实现高斯滤波。均值滤波是对是对信号进行局部平均, 以平均值来代表该像素点的灰度值。矩形滤波器(Averaging Box Filter)对这个二维矢量的每一个分量进行独立的平滑处理。通过计算和转化 ,得到一幅单位矢量图。这个 512×512的矢量图被划分成一个 8×8的小区域 ,再在每一个小区域中 ,统计这个区域内的主要方向 ,亦即将对该区域内点方向数进行统计,最多的方向作为区域的主方向。于是就得到了一个新的64×64的矢量图。这个新的矢量图还可以采用一个 3×3模板进行进一步的平滑。

中值滤波是常用的非线性滤波方法 ,也是图像处理技术中最常用的预处理技术。它在平滑脉冲噪声方面非常有效,同时它可以保护图像尖锐的边缘。加权中值滤波能够改进中值滤波的边缘信号保持效果。但对方向性很强的指纹图像进行滤波处理时 ,有必要引入方向信息,即利用指纹方向图来指导中值滤波的进行。

最小均方差滤波器,亦称维纳滤波器,其设计思想是使输入信号乘响应后的输出,与期望输出的均方误差为最小。

Gabor变换是英国物理学家 Gabor提出来的,由“测不准原理”可知,它具有最小的时频窗,即Gabor函数能做到具有最精确的时间-频率的局部化；另外, Gabor函数与哺乳动物的视觉感受野相当吻合,这一点对研究图像特征检测或空间频率滤波非常有用。恰当的选择其参数, Gabor变换可以出色地进行图像分割、识别与理解。如文献提出的基于Gabor滤波器的增强算法。

Ⅱ 三种常见的平滑滤波方法

三种常见的平滑滤波方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波：

1. 均值滤波：

   • 特点：均值滤波是一种线性滤波器，通过计算滑动窗口内像素值的平均值来平滑图像或信号。
   • 应用：适用于去除高斯噪声等连续分布的噪声。
   • 边缘处理：可以采用不处理、填充0、只计算窗口内值或取邻近元素等方法，其中填充0是常用的策略。

2. 中值滤波：

   • 特点：中值滤波是一种非线性滤波器，通过计算滑动窗口内像素值的中值来平滑图像或信号。
   • 应用：特别适用于去除椒盐噪声等离散分布的噪声。
   • 边缘处理：同样可以采用多种策略，但中值滤波在边缘保持方面通常比均值滤波表现得更好。

3. 高斯滤波：

   • 特点：高斯滤波也是一种线性滤波器，它通过卷积核运算对图像或信号进行平滑处理。卷积核通常是根据高斯函数设计的，具有平滑的过渡特性。
   • 应用：适用于去除高斯噪声，同时能够较好地保持信号的边缘细节。
   • 边缘处理：通常采用填充0的方法，以保证滤波过程的连续性和信号的完整性。

这三种滤波方法各有优缺点，在实际应用中需要根据具体需求和信号特性进行选择。