車底掃描廠家講常規(guī)降噪算法

　　1、均值濾波器采用鄰域平均法的均值濾波器適用于去除通過掃描得到的圖象中的顆粒噪聲。領域平均法有力地抑制了噪聲,同時也由于平均而引起了模糊現(xiàn)象,模糊程度與領域半徑成正比。

幾何均值濾波器所的平滑度可以與算術均值濾波器相比,但在濾波過程中會丟失少的圖象細節(jié)。諧波均值濾波器對“鹽”噪聲,但是不適用于“胡椒”噪聲。它善于處理像高斯噪聲那樣的其他噪聲。

逆諧波均值濾波器適合于處理脈沖噪聲,但它有個缺點,就是要知道噪聲是暗噪聲還是亮噪聲,以便于選擇合適的濾波器階數(shù)號,如果階數(shù)的號選擇錯了可能會引起災難性的后果。

　　2、自適應維納濾波器它能根據(jù)圖象的局部方差來調整濾波器的輸出,局部方差越大,濾波器的平滑作用越。它的終目標是使恢復圖像f^(x,y)與原始圖像f(x,y)的均方誤差e2=E[(f(x,y)-f^(x,y)2]小。

該方法的濾波比均值濾波器要好,對保留圖像的邊緣和其他高頻部分很有用,不過計算量較大。維納濾波器對具有白噪聲的圖象濾波佳。

　　3、中值濾波器它是一種常用的非線性平滑濾波器,其基本原理是把數(shù)字圖像或數(shù)字序列中一點的值用該點的一個領域中各點值的中值代換其主要功能是讓周圍象素灰度值的差比較大的像素改取與周圍的像素值接近的值,

從而可以消除孤立的噪聲點,所以中值濾波對于濾除圖像的椒鹽噪聲。中值濾波器可以做到既去除噪聲又能保護圖像的邊緣,從而獲得較滿意的復原,而且,在實際運算過程中不需要圖象的統(tǒng)計特性,這也帶來不少方便,但對一些細節(jié)多,是點、線、尖頂細節(jié)較多的圖象不宜采用中值濾波的方法。

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