数字图像处理：第6章 图像复原（第二讲）.ppt

**图像复原与中值滤波** 在数字图像处理领域，图像复原是恢复由于传输、传感器噪声或成像过程中的其他因素导致的图像质量下降的过程。第6章的第二讲主要聚焦于图像复原技术，特别是中值滤波器的应用。 **中值滤波的基本原理** 中值滤波是一种非线性的滤波方法，特别适用于去除图像中的噪声而不明显模糊边缘。这种方法由图基（Turky）于1971年提出，最初应用于时间序列分析，后来在图像处理中显示出了良好的去噪效果。中值滤波的核心思想是将图像中某一点的像素值替换为其周围邻域像素值的中值，这样可以有效地消除离群值（如噪声点）的影响，同时尽可能保留图像的边缘细节。 中值的计算方法是将一个序列按照数值大小排序，如果序列长度为奇数，则中值为中间的数值；如果长度为偶数，则中值为中间两个数值的平均值。例如，序列(80, 90, 200, 110, 120)的中值是110。 在实际应用中，中值滤波通常采用含有奇数个像素的滑动窗口。窗口中的中心像素被替换为其周围像素的中值。对于一维信号，假设输入序列为{x_i}，窗口大小为n，滤波后的输出序列为{y_i}，其中y_i是窗口内所有像素值的中值。 **中值滤波的运算性质** 中值滤波运算有一些有趣的性质。例如，常数K与序列f(i)相乘或相加后的中值分别保持不变，这有助于理解中值滤波对图像的整体强度变化的不变性。 **中值滤波的效果** 通过示例，我们可以看到中值滤波在处理不同类型的信号时的表现。对于阶跃信号、斜坡、单脉冲、双脉冲和三角波等，中值滤波能够有效地去除噪声，保留信号的原始特征。尤其在处理脉冲噪声时，中值滤波的效果尤为突出。 **二维中值滤波** 中值滤波的概念可以轻松地扩展到二维图像。在这里，使用一个二维窗口，例如方形、圆形或十字形，对图像的每个像素进行操作。二维中值滤波同样能去除噪声，但对图像的边缘和结构的影响较小。 **实例分析** 在图6-5中，展示了二维中值滤波的应用。对比原始图像、含高斯噪声的图像、不同大小的中值滤波结果以及均值滤波结果，可以看出中值滤波在去除椒盐噪声方面优于均值滤波，同时能更好地保护图像细节。 总结来说，中值滤波是图像复原领域的一种有效工具，尤其在处理脉冲噪声和椒盐噪声时表现出色。它的非线性特性使其能够在去除噪声的同时，减少对图像边缘和结构的损害，从而实现较为满意的图像复原。