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【OpenCV 完整例程】99. 修正阿尔法均值滤波器

【OpenCV 例程200篇】99. 修正阿尔法均值滤波器


3.6 修正阿尔法均值滤波器(Modified alpha-mean filter)

修正阿尔法均值滤波器也属于统计排序滤波器,其思想类似于比赛中去掉最高分和最低分后计算平均分的方法。

S x y Sxy Sxy 表示中心在点 ( x , y ) (x,y) (x,y) 、大小为 m ∗ n m*n mn 的矩形子窗口(邻域)的一组坐标,修正阿尔法均值滤波器在由 S x y Sxy Sxy 定义的邻域中,删除 d 个最低灰度值和 d 个最高灰度值,计算剩余像素 g R ( r , c ) g_R(r,c) gR(r,c) 的算术平均值作为输出结果,即:

f ^ ( x , y ) = 1 m n − 2 d ∑ ( r , c ) ∈ S R g R ( r , c ) \hat{f}(x,y) = \frac{1}{mn-2d} \sum _{(r,c) \in S_R} g_R(r,c) f^(x,y)=mn2d1(r,c)SRgR(r,c)
d 的取值范围是 [ 0 , m n / 2 − 1 ] [0, mn/2-1] [0,mn/21]。选择 d 的大小对图像处理的效果影响很大,当 d = 0 d=0 d=0 时简化为算术平均滤波器,当 d = m n / 2 − 1 d=mn/2-1 d=mn/21 简化为中值滤波器。d 取其它值时,适合于处理多种混合噪声,如高斯噪声和椒盐噪声。


例程 9.13:修正阿尔法均值滤波器

    # 9.13: 修正阿尔法均值滤波器 (Modified alpha-mean filter)
    img = cv2.imread("../images/Fig0507b.tif", 0)  # flags=0 读取为灰度图像
    img_h = img.shape[0]
    img_w = img.shape[1]

    m, n = 5, 5
    kernalMean = np.ones((m, n), np.float32)  # 生成盒式核

    # 边缘填充
    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):
            # 邻域 m * n
            pad = imgPad[i:i+m, j:j+n]
            padSort = np.sort(pad.flatten())  # 对邻域像素按灰度值排序

            d = 1
            sumAlpha = np.sum(padSort[d:m*n-d-1])  # 删除 d 个最大灰度值, d 个最小灰度值
            imgAlphaFilter0[i, j] = sumAlpha / (m*n-2*d)  # 对剩余像素进行算术平均

            d = 2
            sumAlpha = np.sum(padSort[d:m*n-d-1])
            imgAlphaFilter1[i, j] = sumAlpha / (m*n-2*d)

            d = 4
            sumAlpha = 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()

在这里插入图片描述



(本节完)


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