最大 & 最小滤波

资 源 简 介

最大 & 最小滤波

详 情 说 明

最大滤波与最小滤波是图像处理中用于分析局部亮度特征的两种基础操作。最大滤波通过扫描图像中的每个像素，在其邻域范围内（如3x3或5x5区域）寻找亮度最高的像素值并替换中心像素，从而突出图像中最明亮的区域。这一操作能有效增强高光点或消除暗噪声，常用于光照特征提取或形态学处理的前置步骤。

最小滤波则采用相反逻辑，取邻域内最低亮度值替换中心像素，用于抑制图像中的高光噪点或标记暗区。例如在医学影像中，最小滤波可帮助识别血管等低亮度结构。两种滤波均属于非线性操作，其核心在于对像素邻域的极值搜索——不涉及算术计算，而是通过排序比较实现。

实际应用中需注意两个关键参数：滤波器核尺寸（决定邻域范围）和边界处理方式（如补零或镜像）。较大的核会导致更强的平滑效果，但可能丢失细节；较小的核则更适合精细特征保留。这两种基础滤波还可扩展为局部对比度增强算法，或作为更复杂形态学操作（如开运算、闭运算）的组成部分。