31、图像滤波与形态学处理技术解析

图像滤波与形态学处理技术解析

在图像处理领域，滤波和形态学处理是非常重要的环节，它们能帮助我们提升图像质量、提取关键特征。下面将详细介绍一些常见的图像滤波算子、特殊变换以及数学形态学的相关内容。

1. 平滑算子比较

为了评估图像滤波算子的性能，一种有效的方法是添加已知特性的噪声。对于大多数算子，可以添加高斯噪声；对于中值算子，则可添加黑白噪声。

不同图像滤波算子的处理结果展示在对比图中。处理的图像是添加了高斯噪声的原始图像。所有算子均采用 9×9 的模板，并选择了最佳性能的参数。然而，“最佳”的定义具有主观性，这取决于具体的应用场景，是保留特征边界（如屋顶边缘或树叶）、局部结构（如屋顶茅草），还是仅保留局部平均值（如墙壁）。

以下是不同算子的性能表现：
| 算子 | 性能表现 |
| — | — |
| 均值算子 | 能去除大量噪声，但会模糊特征边界 |
| 高斯平均算子 | 保留更多特征，但相较于直接平均，优势不明显 |
| 中值算子 | 保留一些噪声，但特征边界清晰 |
| 截断中值算子 | 去除更多噪声，但会损失图像细节 |

通过增大截断中值模板的尺寸，可以提升其性能。这是因为增大模板尺寸本质上是增加了寻找众数的分布范围。滤波效果可以通过研究处理后图像中的噪声分布来评估，通过将原始图像（未添加噪声）与滤波后的图像相减，可分离出滤波后剩余的噪声。

虽然对真实图像进行性能评估更具吸引力，但当噪声未知时，只能进行主观分析。因此，更好的评估方法是基于特征提取。

目前，去噪技术仍有改进空间。尽管近年来去噪算法的质量有了显著提升，但对于广泛的一般图像，仍有