文件名称：2中值滤波-2017-2018年度中国医院信息化状况调查
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更新时间：2024-07-30 02:25:50
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2．1．2中值滤波 中值滤波【27】是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处 理技术。它也是一种邻域运算，类似于卷积，但是计算的不是加权求和，而 是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，让周围像素灰度值的差比较大的像素改取与周围的像素值接近的值，从 而可以消除孤立的噪声点。它能减弱或消除傅立叶空间的高频分量，但影响 低频分量。因为高频分量对应图像中的区域边缘的灰度值具有较大较快变化 的部分，该滤波可将这些分量滤除，使图像平滑。 二维中值滤波输出为： g(x，y)=Med{f(x-七，Y一，)，(七，，)∈rv} (2．6) 其中，坟x，y)，g(x，y)分别为原图像和处理后图像。W为二维模板，通常为3× 3，5x5区域，也可以为不同的形状，如线状，圆形，十字形，圆环形等。 中值滤波器的优点是在滤除叠加白噪声和长尾叠加噪声方面显示出了极 好的性能。但是对一些细节多，特别是点、线和尖顶多的图像不宜采用中值 滤波的方法。为了扩大它的应用范围，对中值滤波也有很多改进算法，如权 重中值滤波，就是通过给窗口内的像素赋不同的权值来调节噪声抑制与细节 保持之间的矛盾，该方法以牺牲噪声抑制来获得比传统中值滤波更为有效的 细节保持能力；还有一种基于排序阈值的开关中值滤波算法，对噪声点和平 坦区进行中值滤波以得到良好的噪声滤除效果，而对边缘细节区不做处理以 获得良好的细节保护效果。另有一种可以处理具有更大概率的冲激噪声的是 自适应中值滤波器，在进行滤波处理时，能依赖一定条件而改变邻域的大小。 其优点是在平滑非冲激噪声时可以保存细节，所以既能除去“椒盐”噪声， 14