中值滤波在图像增强中的应用教学教材.ppt

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1、中值滤波在图像增强中的中值滤波在图像增强中的应用应用课题内容简介图像增强 图像增强是图像处理的主要任务之一，目的是改善图像 的视觉效果，抑制一些无用的信息，以提高图像的使用价值。主要包括对比度增强，直方图修正，平滑，锐化，同态清晰 等。中值滤波 中值滤波属于图像增强中的对比度增强部分，其基本的原理为取灰度图像某像素点领域像素灰度级的中值代替该像素点灰度级。内容摘要课题背景介绍 课题历史 图像增强和中值滤波的发展史以及联系 重要噪声的分析中值滤波 标准中值滤波 传统中值滤波 中值滤波应用（图像边缘处理）自适应中值滤波 原理 仿真（不同含量的椒盐噪声）初始窗大小的分析 不同图像的滤波滤波性能分析和

2、比较 均方误差（MSE）归一化均方误差（NMSE）峰值信噪比（PSNR）灰度直方图中值滤波原理标准中值滤波仿真结果 含20%椒盐噪声的图像 中值滤波处理后的图像传统中值滤波仿真结果 含20%椒盐噪声的图像 中值滤波处理后的图像中值滤波应用与图像边缘处理 对图像边界处理 边界处理后的图像仿真结果含椒盐噪声的图像 中值滤波结果 边缘处理 后滤波结果自适应中值滤波自适应中值滤波总体上分为三个步骤：1）对图像进行噪声检测；2）根据噪声检测结果确定滤波窗口的尺寸；3）通过滤波窗口中值滤波得到像素点代替原污染图像对应像素点。自适应中值滤波仿真结果 含70%椒盐噪声的图像 33初始窗自适应中 值滤波处理后的

3、图像 自适应中值滤波仿真结果 55初始窗自适应中 77初始窗自适应中 值滤波处理后的图像 值滤波处理后的图像 自适应中值滤波仿真结果 含50%椒盐噪声的图像 55初始窗自适应中 值滤波处理后的图像 中值滤波和自适应中值滤波仿真结果比较 33窗标准中值滤波 33窗标准中值滤波 （50%噪声）（70%噪声）其他图像的自适应中值滤波仿真结果 含50%椒盐噪声的图像 55初始窗自适应 中值滤波结果滤波性能分析和比较不同大小窗中值滤波性能指标比较（滤波对象为同一含50%椒盐噪声的图像）均方误差MSE值越小，归一化均方误差NMSE值越接近1，峰值信噪比PSNR值越大，图像的滤波效果越好。33窗标准中值滤波55窗标准中值滤波33初始窗自适应中值滤波55初始窗自适应中值滤波77初始窗自适应中值滤波MSE1927.6361333.3162597.68679459.50124276.392209NMSE0.89096150.98114570.99447430.99663430.9956788PSNR15.28055322.90223928.23244530.38554329.300313灰度直方图灰度直方图是灰度值的函数，描述的是图像中具有该灰度值的像素的个数，其横坐标标书像素的灰度级别，纵坐标表示该像素的个数 Thank you!结束！结束！