图像滤波方式

线性滤波

  • 线性滤波是一种图像处理方法，它是通过对图像像素周围的邻域进行加权平均来实现的

  • 它被称为线性滤波，因为它的处理过程可以用线性算子的形式表示，这使得它可以通过卷积运算来实现

  • 线性滤波中使用的权重通常称为卷积核或滤波器。卷积核是一个二维的矩阵，用于对图像进行卷积操作。在卷积运算中，卷积核被放置在图像的每个像素上，并将其与该像素周围的邻域进行卷积操作。卷积核中的每个元素表示一个权重，它决定了该像素对于卷积运算的贡献。卷积核中的权重可以根据需要进行调整，以实现不同的滤波效果。例如，可以使用一个平均值卷积核来进行均值滤波，使用一个高斯卷积核来进行高斯滤波等等

以下是一些应用场景：

  1. 图像去噪声：图像在传输或采集过程中会受到各种噪声的干扰，通过线性滤波可以去除图像中的噪声
  2. 图像平滑：有些图像具有噪声和纹理，这些会影响图像分析和处理的效果。线性滤波可以平滑图像并消除其中的纹理，从而使图像更容易分析和处理
  3. 图像增强：通过选择合适的滤波算法，可以对图像进行增强处理，使得图像更加清晰、细节更加明显
  4. 图像边缘检测：通过选择不同的滤波算法，可以对图像进行边缘检测，即提取出图像中的边缘信息
  5. 彩色图像处理：彩色图像通常是由多个通道组成的，线性滤波可以对各个通道分别进行处理，达到不同的效果，例如增强颜色饱和度、去除彩色图像中的噪声等

非线性滤波

  • 非线性滤波和线性滤波不太一样的点在于，非线性滤波所使用的滤波器是非线性的，通常是使用一些统计学的方法来处理图像

  • 非线性滤波的应用场景与其特点有关，它能够在保留图像细节信息的同时去除图像中的噪声，使图像更加清晰

非线性滤波的一些应用场景：

  1. 图像去噪：非线性滤波能够有效地去除图像中的噪声，常见的去噪滤波器包括中值滤波器、双边滤波器、非局部均值滤波器（NLMeans）等
  2. 边缘保护：线性滤波通常会平滑掉图像中的边缘信息，而非线性滤波能够在保留图像细节信息的同时保护边缘，常见的边缘保护滤波器包括导向滤波器、结构化边缘保护滤波器等
  3. 图像增强：非线性滤波能够在去除图像噪声的同时增强图像细节信息，使图像更加清晰，常见的图像增强滤波器包括非局部均值滤波器、双边滤波器等
  4. 彩色图像处理：非线性滤波常常用于彩色图像的处理，因为彩色图像中的不同颜色通道具有不同的统计特性，使用非线性滤波能够更好地保留彩色图像的细节信息

非局部均值滤波（NLMeans）利用相似块的信息来减少噪声。在该算法中，通常用相邻像素的块代替单一像素的值进行平均化，以增强噪声消除

小结

其实线性滤波和非线性滤波的优劣主要取决于它们的使用场景

  • 线性滤波优点是它的计算简单，运算速度快但由于线性滤波是基于像素领域进行的滤波，因此会模糊图像边缘和图像细节

  • 非线性滤波计算会更加复杂，它能够基于像素的灰度值和空间位置进行滤波，在消除噪声的同时还能保护图像细节。不过在一些场景下会产生不良的滤波效果，例如对于噪声分布不均匀的图像中，用中值滤波就无法很好地消除噪声

下一篇来总结一下几种滤波的实现、原理和代码实现的步骤。