滤波器和图像处理
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了滤波器和图像处理相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
滤波器就是一个信号波形,从时域看是 幅度-时间 的曲线,从频域看是由多种不同频率成分的波形合成一个波形,滤波就是滤除不要的频率成分、保留需要的频率成分;高通滤波就是让高频成分通过,低通滤波就是让低频成分通过;
通常是用电路实现,用在各种电路中;
在图像处理中可用来消除图像的一些干扰点,实现一些需要的图像效果;这个时候是把图像看作一组二维数值,二维数组;
图像处理中的常用滤波器
图像常常被强度随机信号所污染.一些常见的噪声有椒盐(Salt & Pepper)噪声、脉冲噪声、高斯噪声等。椒盐噪声含有随机出现的黑白强度值,而脉冲噪声则只含有随机的白强度值(正脉冲噪声)或黑强度值(负脉冲噪声)。高斯噪声含有强度服从高斯或正态分布的噪声。
(1) 高斯低通滤波器
高斯滤波器是响应脉冲为高斯形状的滤波器,对于图像来说,高斯滤波器是利用高斯核的一个2维的卷积算子,用于图像模糊化(*滑,去除细节和噪声)。在matlab中可以利用函数w=fspecial('gaussian',[5 5],0.8)产生一个高斯核,在这个函数中,第二个参数是窗的大小,第三个参数高斯函数中的那个标准差。
(2) 均值滤波器
均值滤波器,就是像素的值用它窗内邻居的平均值来代替。w=fspecial('average',5)。主要应用于平滑噪声,但是跟上面的高斯滤波器比,它的平滑手段更粗暴些,邻域的值一律平等;
(3) 中值滤波器
中值滤波器就是用窗内的中间值代替该像素的值,也多用于减少噪声,特别对于椒盐噪声有很好的效果。中值滤波器在matlab里的实现与上面两个有些不同,它的用法是
g=medfilt2(f ,[r c])。
(4) 维纳滤波器
相对上面的四个滤波器维纳滤波器比较复杂一点,它经常用在复原信号上,因此也是图像去噪的方法之一,和高斯噪声和均值噪声一样,能起到平滑的效果,效果还会更好一点,因为它能估计这个像素最应该的值的是什么。
maltab已经实现了这个滤波器:g=wiener2(f,[r c])。
以上是关于滤波器和图像处理的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
STM32F429的DSP教程第48章 STM32F429的中值滤波器实现,适合噪声和脉冲过滤(支持逐个数据的实时滤波)
STM32F407的DSP教程第48章 STM32F407的中值滤波器实现,适合噪声和脉冲过滤(支持逐个数据的实时滤波)