MATLAB实现图像平滑算法详解：噪声抑制与边缘保持 - CSDN文库

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进展中值滤波，就是从序列中相继抽出 m 个数

其中为窗口中心值，，再将这 m 个点的值按

其数值大小排列，取其序号为正中间的那个值作为滤波器的输出。用数学公式可

表示为

对二维序列进展中值滤波时，滤波窗口也是二维的，只不过这种二维

窗口可以有各种不同的形状，如线状、方形，圆形、十字形和圆环形等。二维数

据的中值滤波可以表示为

A 为窗口

2.2.2 中值滤波的主要特性

〔1〕对某些输入信号中值滤波具有不变性。对某些特定的输入信号，中值滤波

的输出保持输入信号值不变。

〔2〕中值滤波去噪声性能。中值滤波可以用来减弱随机干扰和脉冲干扰。

2.3 频域低通滤波法

图像的边缘以及噪声干扰在图像的频域上对应于图像傅里叶变换中的高频

局部，以去掉噪声使图像平滑。

根据信号系统的理论，低通滤波法的一半形式可以写为

式中是含噪图像的傅里叶变换；是平滑后图像的傅里叶变换；

是传递函数。利用和的高频分量得到衰减，得到后

再经过傅里叶反变换就可以得到所希望的图像。低通滤波法的系统框架图

如以下图所示。

1 2

, ,...,

n

f f f

1 1

,..., , , ,..., ,

i v i i i i v

f f f f f

- - + +

i

f

1

2

m

v

-

=

{ , , , , }

i i v i i v

Y Med f f f

- +

= L L

1

,

2

m

i Z v

-

Î =

{ }

ij

X

{ }

ij ij

A

Y Med X=

( , ) ( , ) ( , )G u v H u v F u v=

( , )F u v

( , )G u v

( , )H u v

( , )H u v

( , )F u v

( , )G u v

( , )g x y

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