中值滤波（一句话概括）

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#技术 #图像

一句话解释：就是把包括自己的值和周围的八个格子中的值排序，取第五个值为中值滤波后自己的新的取值。

为什么要对数字图像进行中值滤波处理呢？

数字图像的采样或传输在经过传感器或传输通道时经常受到噪声的干扰。为了便利进一步的图像操作，如：边缘检测、图像分割和模式识别等，有必要甚至是必须对受噪图像进行滤波。中值滤波是由Tukey发明的一种非线性信号处理技术，由于其在滤除噪声的同时，能够很好地保护图像的边缘，因此得到了广泛的应用。但通常的中值滤波中的数据排序费时较多，特别在大窗口下，需要进行大量的数据比较工作，不利于图像快速实时的处理。因而有必要研究中值滤波。

关于中值滤波的进一步研究分析可以参照下文
http://blog.youkuaiyun.com/tiemaxiaosu/article/details/51660558?locationNum=3&fps=1

ECNU_Cheng
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介绍一下中值滤波和其作用
weixin_44808274的博客
09-07 1444
中值滤波是一种常用的图像处理技术，用于去除图像中的噪声以及减少图像中的细节。它的核心思想是用一个滑动窗口（通常是一个小的正方形区域）在图像上移动，然后用窗口内的像素值的中值（即排序后位于中间位置的像素值）来代替窗口中心像素的值。这个过程对于消除噪声和平滑图像非常有效。中值滤波可以有效地去除图像中的椒盐噪声、高斯噪声等各种类型的噪声。由于中值滤波不依赖于像素值的绝对大小，而是取窗口内像素值的中位数，因此它对于异常值（如噪声点）的影响相对较小。
常见的图像处理算法：均值滤波----mean filter
m0_49968063的博客
10-08 2940
其基本原理是用一个给定的窗口覆盖图像中的每一个像素点，将窗口内的像素值求平均值，然后用这个平均值代替原来的像素值。一个3*3的像素矩阵，灰度值分别是2、2、3、 7、 6、 8、 7、 6、 8，他们的平均值是5.44,四舍五入取5，目标像素的灰度值6就改为5。3、传感器数据处理：均值滤波器可以用于传感器数据的平滑处理，去除数据中的噪声等。2、缺点：均值滤波器容易使图像失真，无法保留图像的细节。2、视频处理：均值滤波器可以用于视频去噪、平滑等方面。1、优点：去噪效果好、平滑度高、简单易实现、适用性广。
数字图像处理之均值滤波
shandianfengfan的博客
10-07 6051
图像噪声，通常指图像中除了成像物体之外的其它信息，比如斑点和颗粒，这些额外的错误信息干扰了成像物体的显示，影响成像质量，所以往往需要通过图像滤波（也称为图像去噪）来消除这些噪点。常见的图...
均值滤波计算_【Sentinel-2】（4）邻域运算：空间滤波与卷积
weixin_39751195的博客
10-22 1149
上篇文章中，我们通过植被指数的学习，掌握了对多光谱遥感数据的波段运算操作。波段运算实质上是对多幅图像的数学运算，而本节介绍的空间滤波与卷积运算则是对单个图像的数学运算，本质都是数字图像处理的内容。原理邻域窗口：大家都知道，遥感图像的每个波段，其实质就是一个二维矩阵，每个栅格都是一个数值，即DN（Digital Number）值。那我们在做单波段图像处理的时候，常常要预先定义一个邻域窗口。这个邻域窗...
中值滤波
Goofy2014的专栏
08-04 3776
中值滤波        虽然均值滤波器对噪声有抑制作用，但同时会使图像变得模糊。为了改善这一状况，必须寻找新的滤波器。中值滤波就是一种有效的方法。  （1）中值        一组数据，按数值大小从小到大排列，位于序列中间的为中值。 例如：{80,90,200,110,120}， 排列：80 （2）中值滤波基本原理      因为噪声的出现，使该点像素比周围的像素亮（暗）许多，若
17、中值滤波
MuMengSunny
03-16 491
一、中值滤波含义 让临近的像素按照大小排列，取排序像素集中位于中间位置的值作为中值滤波后的像素值。 二、medianBlur()函数实现中值滤波 2.1、函数调用形式 dst = cv2.medianBlur(src,ksize) src：需要处理的图像 ksize：核大小，是一个比 1 大的奇数，不是元组 2.2、案例实现 #Author:MuMengSunny #Filename:中值滤波 import cv2 img = cv2.imread(r'F:\image\lenacolor.png'
《opencv实用探索·九》中值滤波简单理解
cs1395293598的博客
12-04 1310
中值滤波是一种非线性滤波方式，不再采用加权求均值的方式计算滤波结果，基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。这样的判断条件旨在处理相对较小的像素值，因为在图像中的边缘或包含细节的区域，这些值可能代表着重要的信息。首先我们先取一个nxn的滤波核，该核是一个空核，核中不在有权重等数字，把滤波核放在图像上滑动，每滑动到一个位置，就把核覆盖下的所有像素值进行排序，然后取排序后中间的像素值替换被核中心覆盖下的原图像像素值。
中点和中值滤波的区别_P8：滤波器（Filter）
weixin_39734646的博客
11-11 1102
前言：在混音中，均衡器（EQ）是最常用的一种效果处理器，而均衡器的核心是滤波器。故此，在学习均衡器之前，需先搞懂滤波器，搞懂了滤波器你也就搞懂了均衡器。本篇内容中的滤波器泛指数字滤波器，另外，我们的目的是为了混音，所以本篇幅中不对信号类相关的专业知识做详细的探讨（没这个能力也没这个必要）。请注意，本篇内容的受众方是对混音感兴趣的读者（本章知识对于信号处理类专业的人来说那真是洒洒水啦），推荐用耳机观...
腐蚀、膨胀以及开闭操作等形态学处理
念去去的博客
11-07 1878
上一篇我讲过什么叫做卷积，而且提到了卷积与滤波其实不完全相同，因为部分滤波是非线性的，比方说中值滤波，就是取每个局部地区的中位数，也就是中间大小的数。如果展开了类比，如果取局部最大值或者局部最小值会是什么样的呢？大值滤波？小值滤波？ 哈哈，其实取大值滤波的官方学名叫做膨胀，小值滤波叫做腐蚀。一句话概括，腐蚀就是取局部最小值的滤波，膨胀就是取局部最大值的滤波。
python-i春秋验证码识别
dfdhxb995397的博客
04-17 869
i春秋作家:hlpureboy python+机器学习+验证码识别+源码 简单介绍 最近在写某网站的自动注册，在注册的过程中遇到一些问题，如js的执行、验证码的识别等等，今天给大家如何用python通过机器学习的方式实现验证码的识别，这次以i春秋验证码为例进行识别，尽可能的用简单的方式给大家讲解。 使用技术 [x] python 2.7 32 位 所需的库 PIL skle...
双目立体匹配 等 算法 论文 综述 全局局部算法 CSCA NLCA SegmentTree树 DoubleBP Belief-Propagation AD-Census SGM
万有文的博客
11-02 1万+
双目立体匹配 等 算法 论文 综述 本文GITHUB 双目立体视觉技术实质就是模拟人的双眼视觉处理系统来处理通过摄像机采集所 获取的图像，它利用两台或多台摄像机在一定约束条件下采集同一场景的图像，对采集 到的图像进行信息提取和整合，最终恢复图像中场景的三维信息。 基于双目视觉的立体匹配算法研究涉及模式识别、人工智能、机器视觉、计算机图 形学等领域的许多相关复杂的研究课题。随着许多著名专家学者对...
均值滤波快速算法
SUNJDL的博客
08-28 9954
1．概述  在图像处理中，在进行如边缘检测这样的进一步处理之前，通常需要首先进行一定程度的降噪。中值滤波是一种非线性数字滤波器技术，经常用于去除图像或者其它信号中的噪声。这个设计思想就是检查输入信号中的采样并判断它是否代表了信号，使用奇数个采样组成的观察窗实现这项功能。观察窗口中的数值进行排序，位于观察窗中间的中值作为输出。然后，丢弃最早的值，取得新的采样，重复上面的计算过程。中值滤波是图像处理
中值滤波算法-matlab源码
12-15
在matlab中实现中值滤波算法的源代码，可以分别在一维、二维和三维中使用，可以自由调节滤波窗口的大小，方便对数据进行处理。
均值滤波(Mean filtering)
半濠春水的博客
11-22 5万+
1.概念介绍  均值滤波是典型的线性滤波算法，是指用当前像素点周围 n*n个像素值的均值来代替当前像素值。使用该方法遍历处理图像内的每一个像素点，即可完成整幅图像的均值滤波。 2.基本原理  如图2-1，我们希望对第5行第5列的像素点进行均值滤波。首先需要考虑需要对周围多少个像素点去取平均值。通常情况下，我们会以该当前像素为中心，对行数和列数相等的一块区域内的所有像素点的像素取平均值。  例如,我们可以以当前像素点的像素周围33区域内所有像素点的像素取平均值，也可以对周围55区域内所有像素点的像素值取平均.
7.1 均值滤波
liupc的学习笔记
06-18 1万+
一、什么是均值滤波 就是某个点的像素值，用他周围N*N范围内的像素点的均值来代替。 比如下面这个图有9行7列。 我想对红色这个点，进行均值滤波。怎么做呢？ 一般是在红色这个点周围选定N行N列，比如5行5列，一共25个元素。把这25个元素的像素值取平均，做为红色点的新的像素值。这就是均值滤波。 可以用下面这张图来表示： ...
图像处理：推导五种滤波算法（均值、中值、高斯、双边、引导）
m0_62919535的博客
10-14 4万+
均值滤波：卷积核越大，图片的失真越明显，图片会更模糊，如果设置核的大小为（1，1），则结果是原始图像。中值滤波：随着核的增大，图片会更加模糊，核必须是大于1的奇数，如3，5，7等，在这cv2.medianBlur(src,ksize)当中，填写核时填写一个数字，如3，5，7，在这里我们要对比均值滤波的用法。它对于椒盐噪声的图片效果最好。高斯滤波：随着核的大小逐渐变大，会让图像更加模糊，核的大小（N，N）必须是大于1的奇数，如3，5，7等，sigma表示的是X方向方差。我们常常在边缘检测中用到它。
openCV之中值滤波&均值滤波（及代码实现）
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林小默
05-22 7万+
在开始我们今天的博客之前，我们需要先了解一下什么是滤波： 首先我们看一下图像滤波的概念。图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。 下图左边是原图右边是噪声图： 消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作。信号或图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频段是很常见
中值滤波（median filtering）
imNingyuan的博客
09-29 5741
中值滤波学习
tukey 窗口_语音信号滤波去噪——使用TUKEYWIN窗设计的FIR滤波器.
weixin_36371053的博客
12-24 1343
第1页语音信号滤波去噪——使用TUKEYWIN窗设计的FIR滤波器摘要本课程设计主要使用TUKEYWIN窗设计的FIR滤波器对语音信号进行滤波去噪。课程设计的的平台为MATLAB。采集一段语音信号，绘制波形并观察其频谱，给定相应技术指标，用窗函数法设计一个满足指标的FIR滤波器，对该语音信号进行滤波去噪处理。根据滤波后的时域图和原始语音信号时域图的比较，以及滤波后信号的频谱图和原始音乐信号频谱图的...
二维中值滤波和一维中值滤波
最新发布
04-24
### 二维中值滤波与一维中值滤波的对比 #### 原理分析 在一维中值滤波中，目标是对一维数据序列进行平滑处理。具体来说，它通过选取一段连续的数据点，并将其按照数值大小排序后取中间值来替代原始中心点的值[^3]。这种方法对于去除随机噪声特别有效。 相比之下，二维中值滤波主要应用于图像处理领域。它的核心思想是在一个矩形窗口内对像素点进行操作，将窗口内的所有像素灰度值按大小排序后，用中间值替换当前像素点的值[^1]。这种技术能够很好地保留边缘特征的同时减少噪声干扰[^2]。 #### 主要区别 - **维度差异**: 一维中值滤波适用于时间序列或者单行/列向量等简单结构化数据集上的降噪需求; 而二维版本则专为矩阵型数据设计，比如图片文件中的RGB颜色通道分布图谱。 - **计算复杂度**: 由于涉及更多方向上的邻域关系考虑(上下左右),因此通常情况下,相同尺寸下的二维过滤过程会比相应的一维情况消耗更多的CPU资源以及内存空间. - **效果表现**: 对于某些特定类型的扰动模式而言 (例如椒盐噪音)，采用合适的参数配置之后 ，两者均能取得不错的效果 。但是当面对更加复杂的实际场景时 （如纹理保持），往往需要依赖更高阶的方法论支持才能达到理想状态 . #### 应用场景 ##### 一维中值滤波的应用 - 生物医学工程中的心电图(ECG)/脑电图(EEG)信号预处理阶段; - 音频编辑软件里用来消除背景杂音; ##### 二维中值滤波的应用 - 数码摄影后期制作过程中增强画质清晰度； - 安防监控摄像头实时视频流传输前优化画面质量； ```python def median_filter_1d(data, window_size=3): """ 实现简单的1D中值滤波 """ pad = window_size // 2 padded_data = [data[0]] * pad + data + [data[-1]] * pad result = [] for i in range(len(padded_data)-window_size+1): sorted_window = sorted(padded_data[i:i+window_size]) result.append(sorted_window[(window_size)//2]) return result # 示例调用 input_signal = [1, 99, 2, 3, 4, 5, 6] filtered_signal = median_filter_1d(input_signal) print(filtered_signal) ``` ```python import numpy as np from scipy.ndimage import median_filter def apply_median_filter(image_array, kernel_size=(3,3)): """ 使用Scipy库实现高效的2D中值滤波""" filtered_image = median_filter(image_array, size=kernel_size) return filtered_image # 示例调用 noisy_image = np.random.randint(0,255,(8,8)) cleaned_image = apply_median_filter(noisy_image) print(cleaned_image) ```
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