Método de eliminación de ruido de la imagen

La operación específica del filtrado gaussiano es: usar una plantilla (o convolución, máscara) para escanear cada píxel de la imagen y usar el valor de gris promedio ponderado de los píxeles vecinos determinados por la plantilla. para reemplazar el valor del píxel central de la plantilla.

1. El filtro gaussiano es un filtro lineal suave que asigna diferentes pesos a diferentes posiciones en la vecindad promedio de grises de píxeles. Cuanto más cerca esté la vecindad del centro, mayor será el peso (?) y más cerca. cuanto mayor sea el peso del centro del vecindario (?)

2. La tecnología de filtrado gaussiano puede suavizar el ruido y retener la distribución general de grises de la imagen;

3. El La fórmula de filtrado gaussiano es isotrópica. Según la ecuación de difusión isotrópica, la cantidad de difusión en la dirección tangente y la dirección normal del borde de la imagen es igual, por lo que la mayoría de los bordes y detalles de las características de la textura están borrosos y una gran cantidad de información se pierde.

4. El filtrado gaussiano es adecuado para ruido gaussiano con media cero, pero cuando se trata de ruido puntual discreto, se perderán muchos detalles.

5. Función gaussiana unidimensional:

Función gaussiana bidimensional:

② Filtro de mediana

El filtro de mediana es A Filtro de clasificación estadística que ordena todos los píxeles de una vecindad, tomando el píxel cuyo valor es el centro de la vecindad.

1. Este método no es adecuado para ruido gaussiano, pero es eficaz para ruido puntual discreto.

2. Este método ignora la correlación entre píxeles. Cuando la imagen de destino tiene texturas detalladas complejas, el resultado del filtrado mediano destruirá su textura indiferenciada.