非均值滤波

资 源 简 介

非均值滤波

详 情 说 明

非均值滤波是图像处理中一种重要的非线性滤波方法，与传统的均值滤波不同，它通过为邻域像素分配不同权重来实现更灵活的噪声去除。

其核心思想是根据像素间的某种相似性度量（如灰度值差异）来动态调整权重分配。在处理过程中，不像均值滤波那样对所有邻域像素取算术平均值，而是让与中心像素更相似的像素具有更高权重。这种机制能更好地保护图像边缘和细节信息。

常见的非均值滤波实现通常包含以下要素：首先定义搜索窗口和比较窗口的尺寸，然后计算像素块之间的相似度，最后基于相似度计算结果进行加权平均。较大的搜索窗口可以处理更强的噪声，但计算量会显著增加。

该算法在医学图像、老照片修复等需要保持细节的领域表现优异，但存在计算复杂度较高的缺点。近年来，基于快速非均值滤波的改进算法不断涌现，通过积分图像、块匹配等策略优化了计算效率。