图像平滑应用领域-图像平滑处理的例子
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1、在信号处理和图像处理领域,滤波,平滑和去噪几个词的区别和联系?_百度...
图像其实也可以说是一种信号。我个人理解,是觉得一个是用一维处理一个使用二维处理。我先说说这三个词的联系好了。你要去噪声,噪声可以理解成信号干扰,你想去掉多余的信号干扰其实也可以说是滤波。
几何均值滤波器所达到的平滑度可以与算术均值滤波器相比,但在滤波过程中会丢失更少的图象细节。谐波均值滤波器对“盐”噪声效果更好,但是不适用于“胡椒”噪声。它善于处理像高斯噪声那样的其他噪声。
用低通滤波器进行平滑处理可以去除噪声、伪轮廓等寄生效应,但是由于低通滤波器对噪声等寄生成分去除的同时,也去除了有用的高频成分,即进行噪声平滑的同时,也必定平滑了非平稳信号的突变点。因此这样去噪处理是以牺牲清晰度为代价而换取的。
平滑的反义词是:凹凸、粗糙、毛糙。平滑处理的基本方法:图像在获取、传输过程中,受干扰的影响,会产生噪声,噪声是一种错误的信号,干扰正常信号。
图像去噪是指去除图像中的噪声,噪声是指图像中不需要的随机信号,它会降低图像的质量和清晰度。图像去噪的方法有很多,如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等,这些方法可以有效地去除图像中的噪声。图像锐化 图像锐化是指增强图像的边缘和细节,使图像更加清晰。
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