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1、数字图像数字图像(t xin)处理图像处理图像(t xin)的的噪声抑制噪声抑制第一页，共49页。所谓所谓(suwi)(suwi)的图像噪声，的图像噪声，是图像在摄取时或是传输时所是图像在摄取时或是传输时所受到的随机干扰信号。受到的随机干扰信号。常见的有椒盐噪声和高斯噪声。常见的有椒盐噪声和高斯噪声。图像(t xin)噪声的概念第1页/共49页第二页，共49页。椒盐噪声的特征椒盐噪声的特征:出现位置是随机的，但噪声出现位置是随机的，但噪声的幅值是基本相同的。的幅值是基本相同的。高斯噪声的特征：高斯噪声的特征：出现在位置是一定出现在位置是一定(ydng)(ydng)的（每一点上），但噪声的幅的（
2、每一点上），但噪声的幅值是随机的。值是随机的。图像噪声(zoshng)的概念第2页/共49页第三页，共49页。设计噪声抑制滤波器，在尽可设计噪声抑制滤波器，在尽可能保持原图信息能保持原图信息(xnx)(xnx)的基础的基础上，抑制噪声。上，抑制噪声。均值滤波器均值滤波器中值滤波器中值滤波器边界保持类滤波器边界保持类滤波器图像(t xin)噪声的抑制方法第3页/共49页第四页，共49页。均值(jn zh)滤波器 原理在图像上，对待处理的像素在图像上，对待处理的像素(xin s)给定一个模给定一个模板，该模板包括了其周围的邻近像素板，该模板包括了其周围的邻近像素(xin s)。将模板中的全体像素将
3、模板中的全体像素(xin s)的均值来替代原来的均值来替代原来的像素的像素(xin s)值的方法。值的方法。第4页/共49页第五页，共49页。以模块以模块(m kui)运算系数表运算系数表示即：示即：12143122345768957688567891214312234576895768856789344456678C=6.6316C=5.5263均值滤波器 处理(chl)方法待处理像素待处理像素(xin s)示例示例边框保留不变的效果示例边框保留不变的效果示例第5页/共49页第六页，共49页。均值(jn zh)滤波器的改进 加权均值(jn zh)滤波均值滤波器的缺点是，会使图像均值滤波器的缺
4、点是，会使图像(t xin)变的变的模糊，原因是它对所有的点都是同等对待，在将模糊，原因是它对所有的点都是同等对待，在将噪声点分摊的同时，将景物的边界点也分摊了。噪声点分摊的同时，将景物的边界点也分摊了。为了改善效果，就可采用加权平均的方式来构造为了改善效果，就可采用加权平均的方式来构造滤波器。滤波器。第6页/共49页第七页，共49页。均值滤波器的改进(gijn)加权均值滤波n 如下如下(rxi)，是几个典型的加权平均滤波器。，是几个典型的加权平均滤波器。示例示例(shl)示例示例示例示例示例示例第7页/共49页第八页，共49页。中值滤波器 问题(wnt)的提出虽然均值滤波器对噪声有抑制作用，
5、但同时虽然均值滤波器对噪声有抑制作用，但同时会使图像变得模糊。即使是加权均值滤波，会使图像变得模糊。即使是加权均值滤波，改善的效果也是有限改善的效果也是有限(yuxin)的。的。为了有效地改善这一状况，必须改换滤波器为了有效地改善这一状况，必须改换滤波器的设计思路，中值滤波就是一种有效的方法。的设计思路，中值滤波就是一种有效的方法。第8页/共49页第九页，共49页。中值滤波器 设计(shj)思想因为噪声（如椒盐噪声）的出现，使该点像素比因为噪声（如椒盐噪声）的出现，使该点像素比周围的像素亮（暗）许多。周围的像素亮（暗）许多。如果在某个模板中，对像素进行由小到大排列的如果在某个模板中，对像素进行
6、由小到大排列的重新排列，那么重新排列，那么(n me)(n me)最亮的或者是最暗的点最亮的或者是最暗的点一定被排在两侧。一定被排在两侧。取模板中排在中间位置上的像素的灰度值替代待取模板中排在中间位置上的像素的灰度值替代待处理像素的值，就可以达到滤除噪声的目的。处理像素的值，就可以达到滤除噪声的目的。第9页/共49页第十页，共49页。中值滤波器 原理(yunl)示例数值排序数值排序m-2m-1mm+1m+2610258mm+1m-2m+2m-1610258266第10页/共49页第十一页，共49页。中值滤波器 处理(chl)示例例：模板是一个(y)1*5大小的一维模板。原图像为：2 2 6 2
7、 1 2 4 4 4 2 4 处理后为：22(1,2,2,2,6)2(1,2,2,2,6)2(1,2,2,4,6)2244444(2,4,4)第11页/共49页第十二页，共49页。中值滤波(lb)器 滤波(lb)处理方法与均值滤波类似，做与均值滤波类似，做3*33*3的模板的模板(mbn)(mbn)，对对9 9个数排序，取第个数排序，取第5 5个数替代原来的像素值。个数替代原来的像素值。第12页/共49页第十三页，共49页。中值滤波器 例题(lt)12143122345768957688567891214312234576895768856789234566678C=6.6316C=5.526
8、3示例示例(shl)第13页/共49页第十四页，共49页。中值滤波器与均值(jn zh)滤波器的比较对于椒盐噪声，中值滤波对于椒盐噪声，中值滤波(lb)(lb)效果比均值滤波效果比均值滤波(lb)(lb)效果好。效果好。第14页/共49页第十五页，共49页。中值滤波器与均值(jn zh)滤波器的比较原因：原因：椒盐噪声是幅值近似相等但随机分布在不同位置椒盐噪声是幅值近似相等但随机分布在不同位置上，图像中有干净点也有污染点。上，图像中有干净点也有污染点。中值滤波是选择适当的点来替代污染点的值，所中值滤波是选择适当的点来替代污染点的值，所以处理效果好。以处理效果好。因为噪声的均值因为噪声的均值(j
9、n zh)(jn zh)不为不为0 0，所以均值，所以均值(jn(jn zh)zh)滤波不能很好地去除噪声点。滤波不能很好地去除噪声点。第15页/共49页第十六页，共49页。中值滤波器与均值(jn zh)滤波器的比较对于高斯对于高斯(o s)噪声，均值噪声，均值滤波效果比均值滤波效果好。滤波效果比均值滤波效果好。第16页/共49页第十七页，共49页。中值滤波器与均值(jn zh)滤波器的比较原因：原因：高斯高斯(o s)(o s)噪声是幅值近似正态分布，但分布在每点像噪声是幅值近似正态分布，但分布在每点像素上。素上。因为图像中的每点都是污染点，所以中值滤波选不到合因为图像中的每点都是污染点，所
10、以中值滤波选不到合适的干净点。适的干净点。因为正态分布的均值为因为正态分布的均值为0 0，所以均值滤波可以消除噪声。，所以均值滤波可以消除噪声。（注意：实际上只能减弱，不能消除。思考为什么？）（注意：实际上只能减弱，不能消除。思考为什么？）第17页/共49页第十八页，共49页。边界保持(boch)类平滑滤波器 问题的提出经过平滑滤波处理之后，图像就会变得模糊。经过平滑滤波处理之后，图像就会变得模糊。分析原因，在图像上的景物之所以可以辨认清分析原因，在图像上的景物之所以可以辨认清楚是因为目标物之间存在边界。楚是因为目标物之间存在边界。而边界点与噪声点有一个共同的特点是，都具而边界点与噪声点有一个
11、共同的特点是，都具有有(jyu)(jyu)灰度的跃变特性。所以平滑处理会灰度的跃变特性。所以平滑处理会同时将边界也处理了。同时将边界也处理了。第18页/共49页第十九页，共49页。边界(binji)保持类平滑滤波器 设计思想为了为了(wi le)(wi le)解决图像模糊解决图像模糊问题，一个自然的想法就是，问题，一个自然的想法就是，在进行平滑处理时，首先判在进行平滑处理时，首先判别当前像素是否为边界上的别当前像素是否为边界上的点，如果是，则不进行平滑点，如果是，则不进行平滑处理；如果不是，则进行平处理；如果不是，则进行平滑处理。滑处理。第19页/共49页第二十页，共49页。K近邻(KNN)平
12、滑滤波器 原理(yunl)分析边界保持滤波器的核心是确定边界保持滤波器的核心是确定(qudng)(qudng)边界点与非边界点与非边界点。边界点。如图所示，点如图所示，点1 1是黄色区域的非边界点，点是黄色区域的非边界点，点2 2是蓝色是蓝色区域的边界点。区域的边界点。点点1 1模板中的像素全部模板中的像素全部 是同一区域的；是同一区域的；点点2 2模板中的像素则包模板中的像素则包 括了两个区域。括了两个区域。12第20页/共49页第二十一页，共49页。K近邻(jn ln)(KNN)平滑滤波器 原理分析在模板中，分别选出在模板中，分别选出5 5个与点个与点1 1或点或点2 2灰度值最灰度值最相
13、近的点进行计算，则不会出现两个区域信相近的点进行计算，则不会出现两个区域信息的混叠平均。息的混叠平均。这样，就达到了边界保持这样，就达到了边界保持(boch)(boch)的目的。的目的。12第21页/共49页第二十二页，共49页。K近邻(jn ln)(KNN)平滑滤波器 实现算法1)1)以待处理像素为中心，作一个以待处理像素为中心，作一个m*mm*m的作用的作用(zuyng)(zuyng)模板。模板。2 2）在模板中，选择）在模板中，选择K K个与待处理像素的灰度差为最小个与待处理像素的灰度差为最小的像素。的像素。3 3）将这）将这K K个像素的灰度均值替换掉原来的像素值。个像素的灰度均值替换
14、掉原来的像素值。第22页/共49页第二十三页，共49页。K近邻(KNN)平滑(pnghu)滤波器 例题例：下图，给定例：下图，给定(i dn)3*3(i dn)3*3模板，模板，k=5k=5。12143122345768957688567891214312234576895768856789223678768(1+1+2+2+2)/5=1.6=2(1+2+2+2+3)/5=2(2+3+3+4+4)/5=3.2=3(5+6+6+7+7)/5=6.2=6(6+6+7+7+8)/5=6.8=7(6+8+8+8+9)/5=7.8=8(6+6+7+7+7)/5=6.6=7(6+6+6+7+7)/5=6.
15、4=6(7+8+8+8+8)/5=7.8=8第23页/共49页第二十四页，共49页。K近邻(jn ln)(KNN)平滑滤波器 效果分析首先来看一下首先来看一下KNNKNN平滑滤波平滑滤波(lb)(lb)的效果。的效果。KNNKNN滤波滤波(lb)(lb)器因为有了边界保持的作用，所以在去器因为有了边界保持的作用，所以在去除椒盐以及高斯噪声时，对图像景物的清晰度保持方面除椒盐以及高斯噪声时，对图像景物的清晰度保持方面的效果非常明显。的效果非常明显。当然，所付出的代价是：算法的复杂度增加了。当然，所付出的代价是：算法的复杂度增加了。第24页/共49页第二十五页，共49页。K近邻(KNN)平滑(pn
16、ghu)滤波器 效果分析首先首先(shuxin)(shuxin)来看一下来看一下KNNKNN平滑滤波的效果。平滑滤波的效果。KNNKNN滤波器因为有了边界保持的作用，所以在去除椒盐滤波器因为有了边界保持的作用，所以在去除椒盐以及高斯噪声时，对图像景物的清晰度保持方面的效果以及高斯噪声时，对图像景物的清晰度保持方面的效果非常明显。非常明显。当然，所付出的代价是：算法的复杂度增加了。当然，所付出的代价是：算法的复杂度增加了。第25页/共49页第二十六页，共49页。对称近邻(jn ln)平滑滤波器 基本原理算法示意图如下，从模板中的对称点对寻找与待处理像素相同(xin tn)区域的点。然后对选出的点
17、做均值运算。1/4*（a1+b1+c1+d2)a1a2b1b2c1c2d1d2第26页/共49页第二十七页，共49页。最小方差(fn ch)平滑滤波器 基本原理将属于同一个区域的可能的相邻关系以将属于同一个区域的可能的相邻关系以9种模板表种模板表示出来，然后计算每个模板中的灰度分布示出来，然后计算每个模板中的灰度分布(fnb)方差，以方差最小的那个模板的均值替代原像素值。方差，以方差最小的那个模板的均值替代原像素值。第27页/共49页第二十八页，共49页。最小方差平滑(pnghu)滤波器 模板结构模板如下：本例在第模板如下：本例在第2和第和第6中选择一个中选择一个(y)方差小的。方差小的。31
18、2456789第28页/共49页第二十九页，共49页。Sigma平滑(pnghu)滤波器 基本原理根据统计数学(shxu)的原理，属于同一类别的元素的置信区间，落在均值附近2 范围之内。Sigma滤波器是构造一个模板，计算模板的标准差，置信区间为当前像素值的2范围。将模板中落在置信范围内的像素的均值替换原来的像素值。第29页/共49页第三十页，共49页。Sigma平滑(pnghu)滤波器 例题如下如下(rxi)(rxi)，是一个，是一个5*55*5的模板。的模板。1 11 13 34 45 52 21 14 45 55 52 23 35 54 45 53 32 23 33 32 24 45 5
19、4 41 11 1=1.56置信区间为：置信区间为：f(i,j)-2,f(i,j)+2=5-3.12,5+3.12=1.88,8.121 11 13 34 45 52 21 14 45 55 52 23 35 54 45 53 32 23 33 32 24 45 54 41 11 1g(i,j)=4.334第30页/共49页第三十一页，共49页。边界保持类平滑(pnghu)滤波器 总结边界保持类平滑滤波器的核心是：尽可能地将平边界保持类平滑滤波器的核心是：尽可能地将平滑处理避开两个或多个不同区域进行计算滑处理避开两个或多个不同区域进行计算(j sun)。可以采用不同形状结构判别，也可以采。可以采用不同形状结构判别，也可以采用同类相似的概念进行判别。用同类相似的概念进行判别。第31页/共49页第三十二页，共49页。谢谢(xi xie)大家作业作业(zuy)(zuy)1.P100 1.P100 第第2 2题题2.P101 2.P101 第第3 3（2 2）题）题第32页/共49页第三十三页，共49页。画面(humin)边框保留效果第48页/共49页第四十九页，共49页。