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1. 均值滤波#xff08;Mean Filtering#xff09;
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1. 均值滤波Mean Filtering
方法用像素周围的像素平均值替换每个像素值。适用场景适用于去除随机噪声如在不强调图像细节的场景中如果图像细节较多时可能会导致图像模糊。局限性: 容易引起图像模糊导致边缘和细节的丢失。
2. 中值滤波Median Filtering
方法用像素周围的中值替换每个像素值。适用场景特别有效于去除椒盐噪声随机出现的黑白点如扫描或拍照过程中产生的点状噪声同时能够较好地保持图像边缘。局限性: 在处理大面积噪声时效果不佳可能导致图像边缘的模糊。
3. 高斯滤波Gaussian Filtering
方法使用高斯函数作为权重计算像素及其邻域的加权平均值。适用场景适用于去除高斯噪声对图像进行平滑处理。在保留边缘信息方面比均值滤波更好常用于摄影图像的预处理。局限性: 仍然会导致一定程度的模糊尤其是在边缘处。
3.1 高斯噪声
特点 通常表现为每个像素点的灰度值随机偏离其真实值而这种偏离的概率分布符合高斯分布。与椒盐噪声不同高斯噪声影响图像中的每个像素而不是特定位置的像素。 原因 电子元件如传感器读出噪声、放大器噪声等这些通常是由于电子元器件的物理限制造成的。环境因素如热噪声也称为Johnson-Nyquist噪声通常由电子设备的温度引起。
4. 双边滤波Bilateral Filtering
方法同时考虑空间邻近度和像素值相似度保边缘的滤波方法。结合空间邻域和像素值的相似性进行加权平均能够在去噪的同时保留边缘信息。适用场景在去噪的同时保持边缘信息适用于细节丰富的图像。适用于图像增强和保边去噪特别是在需要保留边缘和细节的场景如医学图像处理或高清照片处理。局限性: 计算复杂度较高处理速度相对较慢。
5. 非局部均值滤波Non-Local Means, NLM
方法简介: 利用图像中重复的纹理和模式通过搜索整个图像来找到相似的像素块并进行加权平均。适用场景: 特别适用于去除具有纹理的图像中的噪声可以很好地保持图像的结构。如自然图像的去噪在图像有重复纹理或结构时效果尤佳。局限性: 计算复杂度高处理时间较长。
6. 总变分去噪Total Variation Denoising, TV
方法简介: 通过最小化图像的总变分来减少噪声同时保留图像的边缘。适用场景: 适用于高斯噪声去除在保留边缘信息的同时减少了图像模糊。广泛应用于图像复原领域。局限性: 可能会在平坦区域产生阶梯效应。
7. 小波去噪Wavelet Denoising
方法简介: 将图像分解为不同尺度和方向的子带然后对子带系数进行处理。适用场景: 适用于多尺度噪声去除去除具有不同频率特性的噪声特别适用于保持图像细节和边缘。如医学图像、卫星图像中的噪声处理。局限性: 阈值选择不当可能导致细节损失或噪声去除不完全。
8. 滤波器组去噪Filter Bank Denoising
方法使用一组滤波器分别处理图像的不同部分。适用场景适用于具有不同噪声特性的多通道图像。
