[轉貼]中值濾波&&高斯濾波

http://blog.csdn.net/imdawn/article/details/5432126

中值濾波

中值濾波法是一種非線性平滑技術，它將每一象素點的灰度值設置為該點某鄰域窗口內的所有象素點灰度值的中值。 實現方法：

1. 通過從圖像中的某個采樣窗口取出奇數個數據進行排序
2. 用排序後的中值取代要處理的數據即可

中值濾波法對消除顆粒噪聲非常有效，在光學測量條紋圖象的相位分析處理方法中有特殊作用，但在條紋中心分析方法中作用不大。中值濾波在圖像處理中, 常用於用來保護邊緣信息,是經典的平滑噪聲的方法

中值濾波原理

中值濾波是基於排序統計理論的一種能有效抑制噪聲的非線性信號處理技術，中值濾波的基本原理是把數字圖像或數字序列中一點的值用該點的一個臨域中各點值的中值代替，讓周圍的像素值接近的值，從而消除孤立的噪聲點。方法是去某種結構的二維滑動模板，將板內像素按照像素值的大小進行排序，生成單調上升（或下降）的為二維數據序列。二維中值濾波輸出為g（x,y）=med{f(x-k,y-l),(k,l∈W)} ，其中,f(x,y)，g(x,y)分別為原始圖像和處理後圖像。W為二維模板，通常為2*2，3*3區域，也可以是不同的的形狀，如線狀，方形，圓形，十字形，圓環形，菱形等。

高斯濾波

高斯濾波實質上是一種信號的濾波器，其用途是信號的平滑處理，我們知道數字圖像用於後期應用，其噪聲是最大的問題，由於誤差會累計傳遞等原因，很多圖像處理教材會在很早的時候介紹Gauss濾波器，用於得到信噪比SNR較高的圖像（反應真實信號）。與此相關的有Gauss-Lapplace變換，其實就是為了得到較好的圖像邊緣，先對圖像做Gauss平滑濾波，剔除噪聲，然後求二階導矢，用二階導的過零點確定邊緣，在計算時也是頻域乘積=>空域卷積。
濾波器就是建立的一個數學模型，通過這個模型來將圖像數據進行能量轉化，能量低的就排除掉，噪聲就是屬於低能量部分，其實編程運算的話就是一個模板運算，拿圖像的八連通區域來說，中間點的像素值就等於八連通區的像素值的均值，這樣達到平滑的效果若使用理想濾波器，會在圖像中產生振鈴現象。采用高斯濾波器的話，系統函數是平滑的，避免了振鈴現象。