空间平滑滤波器（上）_参数空间平滑

空间平滑滤波器

1. 空间平滑滤波器用途

作用：用于模糊处理和减少噪声。

1.1 我们为什么要使用这类滤波器呢？

1.2 空间平滑滤波器中”平滑“俩字的含义

2. 俩类典型的空间平滑滤波器

2.1 均值滤波器（线性）

2.2 中值滤波器（非线性）

二维中值滤波的窗口形状和尺寸对滤波效果影响较大，不同的图像内容和不同的应用要求，往往采用不同的窗口形状和尺寸，常用的二维中值滤波窗口有线状、方形、圆形、十字形以及圆环形等。窗口尺寸一般先用3×3，再取5×5逐渐增大，直至滤波效果满意为止。就一般经验来讲，对于有缓变的较长轮廓线物体的图像，采用方形或圆形窗口为宜。对于包含有尖顶物体的图像，用十字形窗口，而窗口大小则以不超过图像中最小有效物体的尺寸为宜。如果图像中点、线、尖角细节较多，则不宜采用中值滤波。

中值滤波算法的特征：

    在去除噪音的过程中也会较好的保留边的锐度和图像细节。

在图像处理中，尽管中值滤波器是使用的最为广泛的统计排序滤波器，但是这并不意味着它是唯一的。同样，可以在排序之后取最大值来代替相应的像素点的灰度值，对应的滤波器称为最大值滤波器；或者在排序之后取最小的像素值来代替相应的像素点的灰度值，对应的滤波器称为最小值滤波器。

均值滤波和中值滤波非常基础，均值滤波相当于低通滤波，有将图像模糊化的趋势，对椒盐噪声基本无能为力。中值滤波的优点是可以很好的过滤掉椒盐噪声，缺点是易造成图像的不连续性。

最大值滤波是用窗口内像元的最大值来代替中心像元的亮度值，可以发现图像中的亮点，并消除图像中的“椒”噪声（亮度值小的噪声）。

最小值滤波是用窗口内像元的最小值来代替中心像元的亮度值，可以发现图像中的暗点，并消除图像中的“盐”噪声（亮度值大的噪声）。

均值滤波对高斯噪声表现较好，对椒盐噪声表现较差；

中值滤波对高斯噪声表现较差，对椒盐噪声表现较好。

---

公式在此编译不便，所以均换成了图片形式；码字不易，如若您觉得质量还行，请给个赞！你的肯定就是我的动力，后更请多多关注、指教！谢谢~

                                                                                                                            作于2020.04