图像噪声是指在数字图像中出现的随机干扰,会使图像变得模糊不清、有杂点或者失真。去除图像噪声是图像处理的重要一步。
1、 均值滤波:
均值滤波是简单的一种图像噪声去除方法。它通过计算像素周围邻域内像素的平均值来去除噪声。具体步骤如下:
(1)选取一个固定大小的邻域窗口,通常为3x3或5x5。
(2)将窗口内所有像素的灰度值进行求和,并求得平均值。
(3)将平均值作为中心像素的新灰度值。
该方法能够有效地去除高斯噪声,但对于连续的边缘可能会造成模糊效果。
2、 中值滤波:
中值滤波是一种非线性滤波方法,它通过将像素周围邻域内像素的灰度值排序,然后选择中间值作为中心像素的新灰度值。具体步骤如下:
(1)选取一个固定大小的邻域窗口,通常为3x3或5x5。
(2)将窗口内所有像素的灰度值进行排序。
(3)选择排序后中间位置的灰度值作为中心像素的新灰度值。
该方法能够在保持边缘清晰的同时去除高斯噪声和椒盐噪声。
3、 自适应滤波:
自适应滤波是一种根据图像局部特性来调整滤波器权值的方法,能够在去除噪声的同时保持图像细节。具体步骤如下:
(1)选取一个固定大小的邻域窗口,通常为3x3或5x5。
(2)计算窗口内像素的均值和方差。
(3)根据方差调整滤波器权值,使得方差较大的区域保留更多细节,方差较小的区域进行更强的滤波。