图像处理中常用的降噪滤波器有哪些？ 它们分别适用于哪些场合？
2025-01-17 20:06:29 | 搜视网
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图像处理中常用的降噪滤波器有哪些？ 它们分别适用于哪些场合？
不同的滤波器用于不同的噪声，很难说某一个降噪滤波器能符所有的噪声。首先，说一下噪声的类型吧，噪声的分类和该噪声的分布符合什么模型有关，常见的噪声有高斯白噪声、椒盐噪声、泊松分布噪声、指数分布噪声等。
其次，采用的滤波器有空域滤波器，比如均值滤波器、中值滤波器、低通滤波器、高斯滤波等；频域滤波器，比如小波变换、傅里叶变换、余弦变换等；形态学滤波器，主要是通过膨胀和腐蚀等形态学操作进行去噪。
第三，对应场合。一般平时见的比较多是是高斯白噪声，像用均值滤波、中值滤波、高斯滤波可以去噪。还有在低照度下，比如晚上拍照时的图像，一般属于泊松分布的噪声，可以采用一些3d去噪算法，比如效果不错的BM3D算法。像椒盐噪声，一般用中值滤波基本可以去噪。
大概了解就这么多了，如果你还想深入了解的话，可以找一些图像专业方面的书籍，或者找一些去噪方面的综述性的论文看看。
图像滤波的非线性滤波器
一般说来，当信号频谱与噪声频谱混叠时或者当信号中含有非叠加性噪声时如由系统非线性引起的噪声或存在非高斯噪声等)，传统的线性滤波技术，如傅立变换，在滤除噪声的同时，总会以某种方式模糊图像细节(如边缘等)进而导致像线性特征的定位精度及特征的可抽取性降低。而非线性滤波器是基于对输入信号的一种非线性映射关系，常可以把某一特定的噪声近似地映射为零而保留信号的要特征，因而其在一定程度上能克服线性滤波器的不足之处。 搜视网
数字图像处理(c++ opencv)：低通滤波之高斯滤波器
搜视网(https://www.soutv.com)小编还为大家带来数字图像处理(c++ opencv)：低通滤波之高斯滤波器的相关内容。
在数字图像处理的世界里，C++与OpenCV联手为我们提供了强大的工具。本文将深入探讨低通滤波的一种常见方法——高斯滤波器。高斯函数在图像处理中扮演着关键角色，特别是在平滑和降噪过程中。一维高斯函数，作为正态分布的数学基础，其公式表达为：
a * exp(-((x - b)^2) / (2 * c^2))
其中，参数a决定了函数的峰度，b代表分布的中心位置，c则控制了函数的宽度或半峰全宽。这个简单的数学结构背后隐藏着强大的图像平滑效果。
而二维高斯函数则扩展到了图像的空间域，其表达式更为复杂但同样直观，对于图像的每个像素点，它考虑了周围像素的影响。在图像滤波中，二维高斯滤波器能更有效地平滑图像，保持边缘细节。
在C++与OpenCV的框架下，实现高斯滤波的过程也相对直观。首先，我们需要编写主程序来调用高斯滤波器函数。在噪声程序.h文件中，定义函数原型；而在噪声程序.cpp文件中，编写具体的滤波实现代码，包括滤波器的大小、标准差等参数设定。 以上就是图像处理中常用的降噪滤波器有哪些？ 它们分别适用于哪些场合？全部内容了，了解更多相关信息，关注搜视网。更多相关文章关注搜视网：www.soutv.com
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