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41.Python图像平滑万字详解(均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波、双边滤波).pdf
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41.Python图像平滑万字详解(均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波、双边滤波)
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[Python图像处理] 四十一.Python图像平滑万字详解(均值滤波、方框滤
波、高斯滤波、中值滤波、双边滤波)
Eastmount
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分类专栏:
Python图像处理及图像识别
文章标签:
Python图像处理
图像平滑
均值滤波
高斯滤波
OpenCV
原力计划
2021-06-07 18:23:07
版权
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像
锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还
请海涵~
前面一篇文章介绍了图像分割知识,包括阈值分割、边缘分割、纹理分割、分水岭算法、K-Means分割、漫水填充分割、区域定位等。
这篇文章将详细讲解图像平滑知识,包括均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波、双边滤波。万字长文整理,希望对您有所帮助。
同时,该部分知识均为作者查阅资料撰写总结,并且开设成了收费专栏,为小宝赚点奶粉钱,感谢您的抬爱。如果有问题随时私聊我,只
望您能从这个系列中学到知识,一起加油喔~
代码下载地址(如果喜欢记得star,一定喔):
https://github.com/eastmountyxz/ImageProcessing-Python
文章目录
一.图像平滑概述
1.图像平滑
2.线性滤波和非线性滤波
3.常见滤波器
二.均值滤波
1.算法原理
2.代码实现
三.方框滤波
四.高斯滤波
五.中值滤波
六.双边滤波
七.总结
前文参考:
[Python图像处理] 一.图像处理基础知识及OpenCV入门函数
[Python图像处理] 二.OpenCV+Numpy库读取与修改像素
[Python图像处理] 三.获取图像属性、兴趣ROI区域及通道处理
[Python图像处理] 四.图像平滑之均值滤波、方框滤波、高斯滤波及中值滤波
[Python图像处理] 五.图像融合、加法运算及图像类型转换
[Python图像处理] 六.图像缩放、图像旋转、图像翻转与图像平移
Python图像处理及图像
…
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第1页 共19页
[Python图像处理] 七.图像阈值化处理及算法对比
[Python图像处理] 八.图像腐蚀与图像膨胀
[Python图像处理] 九.形态学之图像开运算、闭运算、梯度运算
[Python图像处理] 十.形态学之图像顶帽运算和黑帽运算
[Python图像处理] 十一.灰度直方图概念及OpenCV绘制直方图
[Python图像处理] 十二.图像几何变换之图像仿射变换、图像透视变换和图像校正
[Python图像处理] 十三.基于灰度三维图的图像顶帽运算和黑帽运算
[Python图像处理] 十四.基于OpenCV和像素处理的图像灰度化处理
[Python图像处理] 十五.图像的灰度线性变换
[Python图像处理] 十六.图像的灰度非线性变换之对数变换、伽马变换
[Python图像处理] 十七.图像锐化与边缘检测之Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子和Laplacian算子
[Python图像处理] 十八.图像锐化与边缘检测之Scharr算子、Canny算子和LOG算子
[Python图像处理] 十九.图像分割之基于K-Means聚类的区域分割
[Python图像处理] 二十.图像量化处理和采样处理及局部马赛克特效
[Python图像处理] 二十一.图像金字塔之图像向下取样和向上取样
[Python图像处理] 二十二.Python图像傅里叶变换原理及实现
[Python图像处理] 二十三.傅里叶变换之高通滤波和低通滤波
[Python图像处理] 二十四.图像特效处理之毛玻璃、浮雕和油漆特效
[Python图像处理] 二十五.图像特效处理之素描、怀旧、光照、流年以及滤镜特效
[Python图像处理] 二十六.图像分类原理及基于KNN、朴素贝叶斯算法的图像分类案例
[Python图像处理] 二十七.OpenGL入门及绘制基本图形(一)
[Python图像处理] 二十八.OpenCV快速实现人脸检测及视频中的人脸
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[Python图像处理] 三十六.OpenCV图像几何变换万字详解(平移缩放旋转、镜像仿射透视)
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[Python图像处理] 三十八.OpenCV图像增强万字详解(直方图均衡化、局部直方图均衡化、自动色彩均衡化)
[Python图像处理] 三十九.Python图像分类万字详解(贝叶斯图像分类、KNN图像分类、DNN图像分类)
[Python图像处理] 四十.全网首发Python图像分割万字详解(阈值分割、边缘分割、纹理分割、分水岭算法、K-Means分割、漫水填
充分割、区域定位)
[Python图像处理] 四十一.Python图像平滑万字详解(均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波、双边滤波)
在图像产生、传输和应用过程中,通常会由于一些原因导致图像数据丢失或被噪声干扰的现象,从而降低了图像的质量。这就需要通过图
像平滑方法来消除这些噪声并保留图像的边缘轮廓和线条清晰度,本文将详细介绍五种图像平滑的滤波算法,包括均值滤波、方框滤波、
高斯滤波、中值滤波和双边滤波。
第2页 共19页
一.图像平滑概述
1.图像平滑
一幅图像可能存在着各种寄生效应,这些寄生效应可能在传输中产生,也可能在图像处理过程中产生。一个较好的平滑方法是既能消掉这
些寄生效应又不使图像的边缘轮廓和线条变模糊,这就是研究图像平滑处理要追求的主要目标。
图像平滑(smoothing)是一项简单且使用频率很高的图像处理方法,可以用来压制、弱化或消除图像中的细节、突变、边缘和噪声,最
常见的是用来减少图像上的噪声。
何为图像噪声?噪声是妨碍人的感觉器官所接受信源信息理解的因素,是不可预测只能用概率统计方法认识的随机误差。从图1中,可以
观察到噪声的特点:位置随机、大小不规则,将这种噪声称为随机噪声,这是一种常见的噪声类型。
图2是一个图像平滑的示例,图中左半部分是包含噪声的原始输入图像,右半部分是进行图像平滑后的图像。通过对比容易观察到,在平
滑后的图像中,物体中的噪声得到了有效地抑制和消除,但花的边缘部分被进行了模糊,这种将图像中的冗余信息进行抑制,即花的噪声
进行消除的过程被称为图像平滑。
2.线性滤波和非线性滤波
一幅图像不可避免地要受到各种噪声源的干扰,所以噪声滤除往往是图像处理中的第一步,滤波效果好坏将直接影响后续处理结果,噪声
滤除在图像处理中占有相当重要的地位。噪声滤除算法多种多样,可以从设计方法上分为两大类:
线性滤波算法
非线性滤波算法
在图像处理中,对邻域中的像素的计算为线性运算时,如利用窗口函数进行平滑加权求和的运算,或者某种卷积运算,都可以称为
线性滤
波
。在数字信号处理和数字图像处理的早期研究中,线性滤波器是噪声抑制处理的主要手段,如:
均值滤波
方框滤波
高斯滤波
第3页 共19页
…
线性滤波算法对高斯型噪声有较好的滤波效果,而当信号频谱与噪声频谱混叠时或者当信号中含有非叠加性噪声时(例如由系统非线性引
起的噪声或存在非高斯噪声等),线性滤波器的处理结果就很难令人满意。
非线性滤波
利用原始图像跟模版之间的一种逻辑关系得到结果,如:
中值滤波
双边滤波
…
非线性滤波技术从某种程度上弥补了线性滤波方法的不足,
由于它能够在滤除噪声的同时较好地保持图像信号的高频细节
,从而得到广泛
的应用。著名学者 Tukey于 1971 年首次提出了一种非线性滤波器——中值滤波器,从此揭开了非线性滤波方法研究的序幕。非线性滤波
技术发展到现在,基于中值滤波的改进算法层出不穷,在非线性滤波算法中占有重要的地位。
另外很多新的非线性滤波算法也相继涌现,如基于数学形态学的滤波方法、基于模糊理论的滤波方法、基于神经网络的滤波方法和基于小
波分析的滤波方法等等,这些都为图像滤波技术的发展提供了新的思路。
3.常见滤波器
后文将详细介绍以下常用的一些滤波器,包括均值滤波、方框滤波、高斯吕波、中值滤波等,如表1所示。
图3为这五种滤波的效果对比,从滤波的结果可以看出各种滤波算法对图像的作用非常不同,有些变化非常大,有些甚至跟原图一样。在
实际应用时,应根据噪声的特点、期望的图像和边缘特征等来选择合适的滤波器,这样才能发挥图像滤波的最大优点。
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