本节主要介绍图像平滑处理的基本概念、基本原理及算法的种类。在后面,会详细介绍每个算法的原理及使用。

基本概念

图像在获取、传输的过程中,可能会受到干扰的影响,会产生噪声,噪声是一种出错了的信号,噪声会造成图像粗糙,需要我们对图像进行平滑处理。图像去噪是一种信号滤波的方法,目的就是为了保留有用的信号。

在尽量保留图像原有的信息的情况下,过滤掉图像内部的噪声,这过程称之为平滑处理,得到的图像称为平滑图像。

噪声的基本特点就是灰度值不相关、空间位置都是随机的。

基本原理

图像平滑处理会对图像中与周围像素点的像素值差异较大的进行处理,将其值调整为周围像素点像素值的近似值。

例如在下图中,第三行第二列这个地方就是明显的异常值。可以看出这个位置可能是个异常点,即噪声。

一个例子

通过平滑处理,将其改为145(假设),这样图像就会趋于一致。

对图像的每一个像素点都进行平滑处理,就能完成整张图的平滑处理,能有效地去除图像内的噪声信息。

处理算法

  • 均值滤波
  • 方框滤波
  • 高斯滤波
  • 中值滤波
  • 双边滤波
  • 2D卷积(自定义滤波)
  • 其他

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最后修改:2022 年 05 月 19 日
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