【OpenCV 例程200篇】99. 修正阿爾法均值濾波器

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3.6 修正阿爾法均值濾波器（Modified alpha-mean filter）

修正阿爾法均值濾波器也屬于統計排序濾波器，其思想類似于比賽中去掉最高分和最低分后計算平均分的方法。

令 $Sxy$ 表示中心在點 $(x,y)$ 、大小為 $m?n$ 的矩形子窗口（鄰域）的一組坐標，修正阿爾法均值濾波器在由 $Sxy$ 定義的鄰域中，刪除 d 個最低灰度值和 d 個最高灰度值，計算剩余像素 $g_R(r,c)$ 的算術平均值作為輸出結果，即：

$$\hat{f}(x,y)=\frac{1}{mn?2d}\sum _{(r,c)\in S_R}{g}_R(r,c)$$
d 的取值范圍是 $[0,mn/2?1]$。選擇 d 的大小對圖像處理的效果影響很大，當 $d=0$ 時簡化為算術平均濾波器，當 $d=mn/2?1$ 簡化為中值濾波器。d 取其它值時，適合于處理多種混合噪聲，如高斯噪聲和椒鹽噪聲。

例程 9.13：修正阿爾法均值濾波器

# 9.13: 修正阿爾法均值濾波器 (Modified alpha-mean filter)img = cv2.imread("../images/Fig0507b.tif", 0) # flags=0 讀取為灰度圖像img_h = img.shape[0]img_w = img.shape[1]m, n = 5, 5kernalMean = np.ones((m, n), np.float32) # 生成盒式核# 邊緣填充hPad = int((m-1) / 2)wPad = int((n-1) / 2)imgPad = np.pad(img.copy(), ((hPad, m-hPad-1), (wPad, n-wPad-1)), mode="edge")imgAlphaFilter0 = np.zeros(img.shape)imgAlphaFilter1 = np.zeros(img.shape)imgAlphaFilter2 = np.zeros(img.shape)for i in range(img_h):for j in range(img_w):# 鄰域 m * npad = imgPad[i:i+m, j:j+n]padSort = np.sort(pad.flatten()) # 對鄰域像素按灰度值排序d = 1sumAlpha = np.sum(padSort[d:m*n-d-1]) # 刪除 d 個最大灰度值, d 個最小灰度值imgAlphaFilter0[i, j] = sumAlpha / (m*n-2*d) # 對剩余像素進行算術平均d = 2sumAlpha = np.sum(padSort[d:m*n-d-1])imgAlphaFilter1[i, j] = sumAlpha / (m*n-2*d)d = 4sumAlpha = np.sum(padSort[d:m*n-d-1])imgAlphaFilter2[i, j] = sumAlpha / (m*n-2*d)plt.figure(figsize=(9, 7))plt.subplot(221), plt.axis('off'), plt.title("Original")plt.imshow(img, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)plt.subplot(222), plt.axis('off'), plt.title("Modified alpha-mean(d=1)")plt.imshow(imgAlphaFilter0, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)plt.subplot(223), plt.axis('off'), plt.title("Modified alpha-mean(d=2)")plt.imshow(imgAlphaFilter1, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)plt.subplot(224), plt.axis('off'), plt.title("Modified alpha-mean(d=4)")plt.imshow(imgAlphaFilter2, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)plt.tight_layout()plt.show()

（本節完）

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總結

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