opencv图像分析与处理（10）- 常见的噪声以及空间滤波器噪声消除方法

Question

如题所述

Answer 1

常见的图像噪声类型主要包括高斯噪声、瑞利噪声、爱尔兰噪声、指数噪声、均匀噪声和脉冲噪声。空间滤波器在噪声消除中常用的方法包括均值滤波器及其变种。

常见的图像噪声类型：

高斯噪声：由正态分布描述，密度函数呈现钟形曲线，是图像中最常见的噪声类型之一。瑞利噪声：密度函数曲线向右偏斜，适用于描述深度成像中的噪声。爱尔兰噪声：由伽马分布描述，密度函数曲线的均值和方差由参数决定。指数噪声：密度函数曲线平滑地减少至零，适用于激光成像场景。均匀噪声：密度函数为矩形分布，适用于许多随机数生成器的基础。脉冲噪声：通过双极函数描述，形成图像上的随机分布颗粒，尤其在快速过渡场景中出现。

空间滤波器噪声消除方法：

均值滤波器：

算数均值滤波器：计算窗口内像素值的平均值来平滑图像。几何均值滤波器：在保持图像细节的同时降低噪声。谐波均值滤波器：对盐粒噪声效果显著。逆谐波均值滤波器：专门针对脉冲噪声，需要额外参数Q来区分处理暗噪声或亮噪声。

中值滤波器：在去除脉冲噪声方面表现出色，同时保留了图像细节。

最值滤波器：用于处理图像中的最亮点和最暗点。

中点滤波器：对随机分布的噪声如高斯或均匀噪声具有较高效果。

修正的阿尔法均值滤波器：根据图像局部特性调整滤波效果，适用于混合噪声场景。

自适应滤波器：考虑局部区域内的噪声统计特性，实现更为精准的图像复原，在处理脉冲噪声时表现出灵活性。

这些方法各有优劣，适用于不同类型的噪声和图像场景，选择合适的滤波器对于图像复原的质量至关重要。