綜述：圖像濾波常用算法實(shí)現及原理解析（1）

圖像濾波是一種非常重要的圖像處理技術(shù)，本文詳細介紹了四種常見(jiàn)的圖像濾波算法，并附上源碼，包括自適應中值濾波、高斯濾波、雙邊濾波和導向濾波

本文介紹四種常見(jiàn)的圖像濾波算法，并附上源碼。圖像濾波是一種非常重要的圖像處理技術(shù)，現在大火的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )其實(shí)也是濾波的一種，都是用卷積核去提取圖像的特征模式。不過(guò)，傳統的濾波，使用的卷積核是固定的參數，是由經(jīng)驗非常豐富的人去手動(dòng)設計的，也稱(chēng)為手工特征。而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的卷積核參數初始時(shí)未知的，根據不同的任務(wù)由數據和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )反向傳播算法去學(xué)習得到的參數，更能適應于不同的任務(wù)。

• 自適應中值濾波
• 高斯濾波
• 雙邊濾波
• 導向濾波

中值濾波器是一種常用的非線(xiàn)性濾波器，其基本原理是：選擇待處理像素的一個(gè)鄰域中各像素值的中值來(lái)代替待處理的像素。主要功能使某像素的灰度值與周?chē)I(lǐng)域內的像素比較接近，從而消除一些孤立的噪聲點(diǎn)，所以中值濾波器能夠很好的消除椒鹽噪聲。不僅如此，中值濾波器在消除噪聲的同時(shí)，還能有效的保護圖像的邊界信息，不會(huì )對圖像造成很大的模糊（相比于均值濾波器）。

中值濾波器的效果受濾波窗口尺寸的影響較大，在消除噪聲和保護圖像的細節存在著(zhù)矛盾：濾波窗口較小，則能很好的保護圖像中的某些細節，但對噪聲的過(guò)濾效果就不是很好，因為實(shí)際中的噪聲不可能只占一個(gè)像素位置；反之，窗口尺寸較大有較好的噪聲過(guò)濾效果，但是會(huì )對圖像造成一定的模糊。另外，根據中值濾波器原理，如果在濾波窗口內的噪聲點(diǎn)的個(gè)數大于整個(gè)窗口內非噪聲像素的個(gè)數，則中值濾波就不能很好的過(guò)濾掉噪聲。

常規的中值濾波器，在噪聲的密度不是很大的情況下，效果不錯。但是當噪聲出現的概率較高時(shí)，常規的中值濾波的效果就不是很好了。有一個(gè)選擇就是增大濾波器的窗口大小，這雖然在一定程度上能解決上述的問(wèn)題，但是會(huì )給圖像造成較大的模糊。

常規的中值濾波器的窗口尺寸是固定大小不變的，就不能同時(shí)兼顧去噪和保護圖像的細節。這時(shí)就要尋求一種改變，根據預先設定好的條件，在濾波的過(guò)程中，動(dòng)態(tài)的改變?yōu)V波器的窗口尺寸大小，這就是自適應中值濾波器 Adaptive Median Filter。在濾波的過(guò)程中，自適應中值濾波器會(huì )根據預先設定好的條件，改變?yōu)V波窗口的尺寸大小，同時(shí)還會(huì )根據一定的條件判斷當前像素是不是噪聲，如果是則用鄰域中值替換掉當前像素；不是，則不作改變。

自適應中值濾波器有三個(gè)目的：

• 濾除椒鹽噪聲
• 平滑其他非脈沖噪聲
• 盡可能的保護圖像中細節信息，避免圖像邊緣的細化或者粗化。

自適應濾波器不但能夠濾除概率較大的椒鹽噪聲，而且能夠更好的保護圖像的細節，這是常規的中值濾波器做不到的。自適應的中值濾波器也需要一個(gè)矩形的窗口 ，和常規中值濾波器不同的是這個(gè)窗口的大小會(huì )在濾波處理的過(guò)程中進(jìn)行改變（增大）。需要注意的是，濾波器的輸出是一個(gè)像素值，該值用來(lái)替換點(diǎn) 處的像素值，點(diǎn) 是濾波窗口的中心位置。

在描述自適應中值濾波器時(shí)需要用到如下的符號：

• 窗口中的最小灰度值
• 窗口中的最大灰度值
• 窗口中的灰度值的中值
• 表示坐標 處的灰度值
• 允許的最大窗口尺寸

自適應中值濾波器有兩個(gè)處理過(guò)程，分別記為：和。

A :

如果A1 > 0 且 A2 < 0，跳轉到 B；

否則，增大窗口的尺寸 如果增大后窗口的尺寸 ，則重復A過(guò)程。否則，輸出

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