「均值滤波java」均值滤波计算题5×5计算例题

今天给各位分享均值滤波java的知识，其中也会对均值滤波计算题5×5计算例题进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、均值滤波怎么算的
• 2、数字图像处理的一道基础题，大神只要教我如何求出滤波结果就行了
• 3、AvaReader如何采用滤波,过滤掉噪声
• 4、均值滤波，中值滤波和高斯滤波的异同
• 5、平均值滤波和算数平方根滤波的区别
• 6、均值滤波

均值滤波怎么算的

均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标象素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身），再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标像素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身）。再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。均值滤波也称为线性滤波，其采用的主要方法为邻域平均法。线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值，即对待处理的当前像素点（x，y），选择一个模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点（x，y），作为处理后图像在该点上的灰度个g（x，y），即个g（x，y）=1/m ∑f（x，y） m为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。均值滤波本身存在着固有的缺陷，即它不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好地去除噪声点。

数字图像处理的一道基础题，大神只要教我如何求出滤波结果就行了

均值滤波：是用3×3邻域的9个数值，求取平均值代替邻域中心点的值

对灰色区域部分，

以左上角数值为15的点为例，均值滤波后该点值应该=（1+2+2+1+2+1+2+1+15）/9=3

以正中间数值为2的点为例，均值滤波后该点值应该=（15+1+2+0+3+2+2+1+2）/9=28/9

其他点也是同样的方法来求取

中值滤波：

是把3×3邻域的9个数值按大小顺序排列，以序列中间的数值代替邻域中心点的值

对灰色区域部分，

以左上角数值为15的点为例，3×3邻域按数值从小到大顺序排列

{1 1 1 1 2 2 2 2 15}，中间点为2，中值滤波后该点值应该为2

以正中间数值为2的点为例，3×3邻域按数值从小到大顺序排列

{0 1 1 2 2 2 2 3 15}，中间点为2，中值滤波后该点值应该为2

其他点也是同样的方法来求取

你的图片已经治好我多年的颈椎病，不知道你明白了吗？

AvaReader如何采用滤波,过滤掉噪声

1、给定均值滤波窗口长度，对窗口内数据求均值。

2、作为窗口中心点的数据的值，之后窗口向后滑动1，相邻窗口之间有重叠。

3、边界值不做处理，即两端wid_length2长度的数据使用原始数据即可过滤掉噪声。

均值滤波，中值滤波和高斯滤波的异同

高斯滤波

由于高斯函数的傅立叶变换仍是高斯函数, 因此高斯函数能构成一个在频域具有平滑性能的低通滤波器。可以通过在频域做乘积来实现高斯滤波。均值滤波是对是对信号进行局部平均, 以平均值来代表该像素点的灰度值。矩形滤波器(Averaging Box Filter)对这个二维矢量的每一个分量进行独立的平滑处理。通过计算和转化 ,得到一幅单位矢量图。这个 512×512的矢量图被划分成一个 8×8的小区域 ,再在每一个小区域中 ,统计这个区域内的主要方向 ,亦即将对该区域内点方向数进行统计,最多的方向作为区域的主方向。于是就得到了一个新的64×64的矢量图。这个新的矢量图还可以采用一个 3×3模板进行进一步的平滑。

均值滤波

把每个像素都用周围的8个像素来做均值操作。可以平滑图像，速度快，算法简单。但是无法去掉噪声，这能微弱的减弱它。

中值滤波

常用的非线性滤波方法 ,也是图像处理技术中最常用的预处理技术。它在平滑脉冲噪声方面非常有效,同时它可以保护图像尖锐的边缘。加权中值滤波能够改进中值滤波的边缘信号保持效果。但对方向性很强的指纹图像进行滤波处理时 ,有必要引入方向信息,即利用指纹方向图来指导中值滤波的进行。

最小均方差滤波器

亦称维纳滤波器,其设计思想是使输入信号乘响应后的输出,与期望输出的均方误差为最小。

Gabor滤波

Gabor变换是英国物理学家 Gabor提出来的,由“测不准原理”可知,它具有最小的时频窗,即Gabor函数能做到具有最精确的时间-频率的局部化；另外, Gabor函数与哺乳动物的视觉感受野相当吻合,这一点对研究图像特征检测或空间频率滤波非常有用。恰当的选择其参数, Gabor变换可以出色地进行图像分割、识别与理解。如文献提出的基于Gabor滤波器的增强算法。

平均值滤波和算数平方根滤波的区别

平均值滤波和算数平方根滤波的区别:

平均值滤波采用线性的方法，平均整个窗口范围内的像素值，均值滤波本身存在着固有的缺陷，即它不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好地去除噪声点

均值滤波

  均值滤波是指用当前像素点周围N·N个像素值的均值来代替当前像素值。使用该方法遍历处理图像内的每一个像素点，即可完成整幅图像的均值滤波。

例如，希望对图7-7中位于第5行第5列的像素点进行均值滤波。

根据上述运算，针对每一个像素点，都是与一个内部值均为1/25的5×5矩阵相乘，得到均值滤波的计算结果，如图7-11所示。

将使用的5×5矩阵一般化，可以得到如图7-12所示的结果。

式中，M和N分别对应高度和宽度。一般情况下，M和N是相等的，例如比较常用的3×3、5×5、7×7等。如果M和N的值越大，参与运算的像素点数量就越多，图像失真越严重。

在OpenCV中，实现均值滤波的函数是cv2.blur()，其语法格式为：

式中：

通常情况下，使用均值滤波函数时，对于锚点anchor和边界样式borderType，直接采用其默认值即可。

【例7.2】针对噪声图像，使用不同大小的卷积核对其进行均值滤波，并显示均值滤波的情况。

  从图中可以看出，使用5×5的卷积核进行滤波处理时，图像的失真不明显；而使用30×30的卷积核进行滤波处理时，图像的失真情况较明显。

  卷积核越大，参与到均值运算中的像素就会越多，即当前点计算的是更多点的像素值的平均值。因此，卷积核越大，去噪效果越好，当然花费的计算时间也会越长，同时让图像失真越严重。在实际处理中，要在失真和去噪效果之间取得平衡，选取合适大小的卷积核。

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