车底扫描厂家讲常规降噪算法
车底扫描厂家讲常规降噪算法
1、均值滤波器采用邻域平均法的均值滤波器适用于去除通过扫描得到的图象中的颗粒噪声。领域平均法有力地抑制了噪声,同时也由于平均而引起了模糊现象,模糊程度与领域半径成正比。
几何均值滤波器所的平滑度可以与算术均值滤波器相比,但在滤波过程中会丢失少的图象细节。谐波均值滤波器对“盐”噪声,但是不适用于“胡椒”噪声。它善于处理像高斯噪声那样的其他噪声。
逆谐波均值滤波器适合于处理脉冲噪声,但它有个缺点,就是要知道噪声是暗噪声还是亮噪声,以便于选择合适的滤波器阶数号,如果阶数的号选择错了可能会引起灾难性的后果。
2、自适应维纳滤波器它能根据图象的局部方差来调整滤波器的输出,局部方差越大,滤波器的平滑作用越。它的终目标是使恢复图像f^(x,y)与原始图像f(x,y)的均方误差e2=E[(f(x,y)-f^(x,y)2]小。
该方法的滤波比均值滤波器要好,对保留图像的边缘和其他高频部分很有用,不过计算量较大。维纳滤波器对具有白噪声的图象滤波佳。
3、中值滤波器它是一种常用的非线性平滑滤波器,其基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个领域中各点值的中值代换其主要功能是让周围象素灰度值的差比较大的像素改取与周围的像素值接近的值,
从而可以消除孤立的噪声点,所以中值滤波对于滤除图像的椒盐噪声。中值滤波器可以做到既去除噪声又能保护图像的边缘,从而获得较满意的复原,而且,在实际运算过程中不需要图象的统计特性,这也带来不少方便,但对一些细节多,是点、线、尖顶细节较多的图象不宜采用中值滤波的方法。
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