传统滤波方式如均值滤波

资 源 简 介

传统滤波方式如均值滤波

详 情 说 明

图像去噪是数字图像处理中的基础任务之一，传统滤波方法因其简单高效的特点被广泛应用。这些方法通过不同原理抑制噪声，同时尽可能保留图像细节。

均值滤波采用邻域平均的思想，对像素周围区域取算术平均值作为新像素值。这种方法计算简单，能有效抑制高斯噪声，但会导致边缘模糊等副作用。

中值滤波则选取邻域内像素值的中位数作为输出，对脉冲噪声（如椒盐噪声）有显著效果。相比均值滤波，它能更好地保留边缘锐度，但在高噪声密度下可能失效。

维纳滤波基于统计特性进行最优估计，要求已知噪声的功率谱。它在抑制加性噪声方面表现优异，但计算复杂度较高，且对噪声模型敏感。

自适应中值滤波通过动态调整滤波窗口尺寸来应对不同噪声密度。当检测到当前窗口内存在极值时，自动扩大窗口范围寻找有效像素，兼具传统中值滤波的优势和更强的适应性。这种改进使其在高噪声环境下仍能保持较好的去噪效果和细节保留能力。