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编程问答

【OpenCV 例程 200篇】98. 统计排序滤波器

發(fā)布時間：2025/3/15 编程问答 22 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了【OpenCV 例程 200篇】98. 统计排序滤波器小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

【OpenCV 例程 200篇】98. 統(tǒng)計排序濾波器

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3.5 統(tǒng)計排序濾波器

統(tǒng)計排序濾波器是空間濾波器，其響應是基于濾波器鄰域中的像素值的順序，排序結果決定了濾波器的輸出。

統(tǒng)計排序包括中值濾波器、最大值濾波器、最小值濾波器、中點濾波器和修正阿爾法均值濾波器。

中值濾波器：用預定義的像素鄰域中的灰度中值來代替像素的值，與線性平滑濾波器相比能有效地降低某些隨機噪聲，且模糊度要小得多。

$f^(x,y)=median(r,c)∈Sxy{g(r,c)}\hat{f}(x,y) = {median} _{(r,c) \in Sxy} \{g(r,c)\}$

由于需要排序操作，中值濾波消耗的運算時間很長。
OpenCV 提供了 cv.medianBlur 函數(shù)實現(xiàn)中值濾波算法，詳見《例程 1.73：圖像的非線性濾波—中值濾波器》。

最大值濾波器：用預定義的像素鄰域中的灰度最大值來代替像素的值，可用于找到圖像中的最亮點，或用于消弱與明亮區(qū)域相鄰的暗色區(qū)域，也可以用來降低胡椒噪聲。

$f^(x,y)=max?(r,c)∈Sxy{g(r,c)}\hat{f}(x,y) = \max _{(r,c) \in Sxy} \{g(r,c)\}$

最小值濾波器：用預定義的像素鄰域中的灰度最小值來代替像素的值，可用于找到圖像中的最暗點，或用于削弱與暗色區(qū)域相鄰的明亮區(qū)域，也可以用來降低鹽粒噪聲。

$f^(x,y)=min?(r,c)∈Sxy{g(r,c)}\hat{f}(x,y) = \min _{(r,c) \in Sxy} \{g(r,c)\}$

中點濾波器：用預定義的像素鄰域中的灰度的最大值與最小值的均值來代替像素的值，注意中點的取值與中值常常是不同的。中點濾波器是統(tǒng)計排序濾波器與平均濾波器的結合，適合處理隨機分布的噪聲，例如高斯噪聲、均勻噪聲。

$f^(x,y)=[max?(r,c)∈Sxy{g(r,c)}+min?(r,c)∈Sxy{g(r,c)}]/2\hat{f}(x,y) = [\max _{(r,c) \in Sxy} \{g(r,c)\} + \min _{(r,c) \in Sxy} \{g(r,c)\}]/2$

例程 9.12：統(tǒng)計排序濾波器

# 9.12: 統(tǒng)計排序濾波器 (Statistical sorting filter)img = cv2.imread("../images/Fig0508a.tif", 0) # flags=0 讀取為灰度圖像img_h = img.shape[0]img_w = img.shape[1]m, n = 3, 3kernalMean = 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")imgMedianFilter = np.zeros(img.shape) # 中值濾波器imgMaxFilter = np.zeros(img.shape) # 最大值濾波器imgMinFilter = np.zeros(img.shape) # 最小值濾波器imgMiddleFilter = np.zeros(img.shape) # 中點濾波器for i in range(img_h):for j in range(img_w):# # 1. 中值濾波器 (median filter)pad = imgPad[i:i+m, j:j+n]imgMedianFilter[i, j] = np.median(pad)# # 2. 最大值濾波器 (maximum filter)pad = imgPad[i:i+m, j:j+n]imgMaxFilter[i, j] = np.max(pad)# # 3. 最小值濾波器 (minimum filter)pad = imgPad[i:i+m, j:j+n]imgMinFilter[i, j] = np.min(pad)# # 4. 中點濾波器 (middle filter)pad = imgPad[i:i+m, j:j+n]imgMiddleFilter[i, j] = int(pad.max()/2 + pad.min()/2)plt.figure(figsize=(9, 7))plt.subplot(221), plt.axis('off'), plt.title("median filter")plt.imshow(imgMedianFilter, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)plt.subplot(222), plt.axis('off'), plt.title("maximum filter")plt.imshow(imgMaxFilter, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)plt.subplot(223), plt.axis('off'), plt.title("minimum filter")plt.imshow(imgMinFilter, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)plt.subplot(224), plt.axis('off'), plt.title("middle filter")plt.imshow(imgMiddleFilter, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)plt.tight_layout()plt.show()

程序說明：

需要說明的是，本例程和各種濾波器圖像處理結果是為了說明濾波器實現(xiàn)的編程方法和程序運行結果。圖中一些濾波器圖像處理的效果較差，并不能全面反映該濾波器的性能，只能說明該濾波器不適合處理某些類型的噪聲。關于統(tǒng)計濾波器在處理不同噪聲的選擇和比較，可以參考岡薩雷斯《數(shù)字圖像處理（第四版）》第五章的相關內(nèi)容。

（本節(jié)完）

youcans@xupt 原創(chuàng)作品，轉載必須標注原文鏈接

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總結

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