数字图像处理：各种变换滤波和噪声的类型和用途总结
摘自http://imgtec.eetrend.com/blog/4564?
一、基本的灰度變換函數(shù)
1.1圖像反轉(zhuǎn)?
適用場景：增強嵌入在一幅圖像的暗區(qū)域中的白色或灰色細節(jié)，特別是當(dāng)黑色的面積在尺寸上占主導(dǎo)地位的時候。
1.2對數(shù)變換（反對數(shù)變換與其相反）?
過程：將輸入中范圍較窄的低灰度值映射為輸出中較寬范圍的灰度值。?
用處：用來擴展圖像中暗像素的值，同時壓縮更高灰度級的值。?
特征：壓縮像素值變化較大的圖像的動態(tài)范圍。?
舉例：處理傅里葉頻譜，頻譜中的低值往往觀察不到，對數(shù)變換之后細節(jié)更加豐富。
1.3冪率變換（又名：伽馬變換）?
過程：將窄范圍的暗色輸入值映射為較寬范圍的輸出值。?
用處：伽馬校正可以校正冪律響應(yīng)現(xiàn)象，常用于在計算機屏幕上精確地顯示圖像，可進行對比度和可辨細節(jié)的加強。
1.4分段線性變換函數(shù)?
缺點：技術(shù)說明需要用戶輸入。?
優(yōu)點：形式可以是任意復(fù)雜的。
1.4.1對比度拉伸：擴展圖像的動態(tài)范圍
1.4.2灰度級分層：可以產(chǎn)生二值圖像，研究造影劑的運動
1.4.3比特平面分層：原圖像中任意一個像素的值，都可以類似的由這些比特平面對應(yīng)的二進制像素值來重建，可用于壓縮圖片。
1.5直方圖處理?
1.5.1直方圖均衡：增強對比度，補償圖像在視覺上難以區(qū)分灰度級的差別。作為自適應(yīng)對比度增強工具，功能強大。
1.5.2直方圖匹配（直方圖規(guī)定化）：希望處理好的圖像具有規(guī)定的直方圖形狀。在直方圖均衡的基礎(chǔ)上規(guī)定化，有利于解決像素集中于灰度級暗端的圖像。
1.5.3局部直方圖處理：用于增強小區(qū)域的細節(jié)，方法是以圖像中的每個像素鄰域中的灰度分布為基礎(chǔ)設(shè)計變換函數(shù)，可用于顯示全局直方圖均衡化不足以影響的細節(jié)的顯示。
1.5.4直方圖統(tǒng)計：可用于圖像增強，能夠增強暗色區(qū)域同時盡可能的保留明亮區(qū)域不變，靈活性好。
二、基本的空間濾波?
2.1平滑空間濾波器?
2.1.1平滑線性濾波器（均值濾波器）?
輸出：包含在濾波器模板鄰域內(nèi)的像素的簡單平均值，用鄰域內(nèi)的平均灰度替代了圖像中每個像素的值，是一種低通濾波器。?
結(jié)果：降低圖像灰度的尖銳變化。?
應(yīng)用：降低噪聲，去除圖像中的不相關(guān)細節(jié)。?
負(fù)面效應(yīng)：邊緣模糊。
2.1.2統(tǒng)計排序濾波器（非線性濾波器）?
舉例：中值濾波器?
過程：以濾波器保衛(wèi)的圖像區(qū)域中所包含圖像的排序為基礎(chǔ)，然后使用統(tǒng)計排序結(jié)果決定的值取代中心區(qū)域的值。?
用處：中值濾波器可以很好的解決椒鹽噪聲，也就是脈沖噪聲。
2.2銳化空間濾波器?
2.2.1拉普拉斯算子（二階微分）?
作用：強調(diào)灰度的突變，可以增強圖像的細節(jié)
2.2.2非銳化掩蔽和高提升濾波?
原理：原圖像中減去一幅非銳化（平滑處理）的版本?
背景：印刷和出版界使用多年的圖像銳化處理?
高提升濾波：原圖減去模糊圖的結(jié)果為模板，輸出圖像等于原圖加上加權(quán)后的模板，當(dāng)權(quán)重為1得到非銳化掩蔽，當(dāng)權(quán)重大于1成為高提升濾波。
2.2.3梯度銳化（一階微分對）?
含義：梯度指出了在該位置的最大變化率的方向。?
用處：工業(yè)檢測，輔助人工檢測產(chǎn)品的缺陷，自動檢測的預(yù)處理。
三、基本的頻率濾波器
?3.1.1理想低（高）通濾波器?
特性：振鈴現(xiàn)象，實際無法實現(xiàn)?
用處：并不實用，但是研究濾波器的特性很有用。
3.1.2布特沃斯低（高）通濾波器?
特點：沒有振鈴現(xiàn)象，歸功于低頻和高頻之間的平滑過渡，二階的布特沃斯低通濾波器是很好的選擇。?
效果：比理想低（高）通濾波器更平滑，邊緣失真小，截止頻率大，失真越平滑。
3.1.3高斯低（高）通濾波器?
特點：沒有振鈴。?
用處：任何類型的人工缺陷都不可接受的情況（醫(yī)學(xué)成像）
3.1.4鈍化模板，高提升濾波，高頻強調(diào)濾波?
用處：X射線，先高頻強調(diào)，然后直方圖均衡。
3.1.5同態(tài)濾波?
原理：圖像分為照射分量和反射分量的乘積。?
用處：增強圖像，銳化圖像的反射分量（邊緣信息），例如PET掃描。
3.1.6選擇性濾波?
3.1.6.1帶阻濾波器和帶通濾波器。?
作用：處理制定頻段和矩形區(qū)域的小區(qū)域。
3.1.6.2陷阱濾波器?
原理：拒絕或通過事先定義的關(guān)于頻率矩形中心的一鄰域。?
應(yīng)用：選擇性的修改離散傅里葉變換的局部區(qū)域。?
優(yōu)點：直接對DFT處理，而不需要填充。交互式的處理，不會導(dǎo)致纏繞錯誤。?
用途：解決莫爾波紋。
四、重要的噪聲概率密度函數(shù)?
4.1.高斯噪聲?
特點：在數(shù)學(xué)上的易處理性。
4.2瑞利噪聲?
特點：基本形狀向右變形，適用于近似歪斜的直方圖。
4.3愛爾蘭（伽馬）噪聲?
特點：密度分布函數(shù)的分母為伽馬函數(shù)。
4.4指數(shù)噪聲?
特點：密度分布遵循指數(shù)函數(shù)。
4.5均勻噪聲?
特點：密度均勻。
4.6脈沖噪聲（雙極脈沖噪聲又名椒鹽噪聲）?
特點：唯一一種引起退化，視覺上可以區(qū)分的噪聲類型。
五、空間濾波器還原噪聲?
5.1均值濾波器?
5.1.1算術(shù)均值濾波器?
結(jié)果：模糊了結(jié)果，降低了噪聲。?
適用：高斯或均勻隨機噪聲。
5.1.2幾何均值濾波器?
結(jié)果：和算術(shù)均值濾波器相比，丟失的圖像細節(jié)更少。?
適用：更適用高斯或均勻隨機噪聲。
5.1.3諧波均值濾波器?
結(jié)果：對于鹽粒噪聲（白色）效果較好，但不適用于胡椒噪聲（黑色），善于處理高斯噪聲那樣的其他噪聲。
5.1.4逆諧波均值濾波器?
結(jié)果：適合減少或在實際中消除椒鹽噪聲的影響，當(dāng)Q值為正的時候消除胡椒噪聲，當(dāng)Q值為負(fù)的時候該濾波器消除鹽粒噪聲。但不能同時消除這兩種噪聲。?
適用：脈沖噪聲。?
缺點：必須知道噪聲是明噪聲還是暗噪聲。
5.2統(tǒng)計排序濾波器?
5.2.1中值濾波器?
適用：存在單極或雙極脈沖噪聲的情況。
5.2.2最大值濾波器?
作用：發(fā)現(xiàn)圖像中的最亮點，可以降低胡椒噪聲。
5.2.2最小值濾波器?
作用：對最暗點有用，可以降低鹽粒噪聲。
5.2.3中點濾波器?
作用：結(jié)合統(tǒng)計排序和求平均，對于隨機分布噪聲工作的很好，如高斯噪聲或均勻噪聲。
5.2.4修正的阿爾法均值濾波器?
作用：在包括多種噪聲的情況下很有用，例如高斯噪聲和椒鹽噪聲混合。
5.3自適應(yīng)濾波器?
5.3.1自適應(yīng)局部降低噪聲濾波器?
作用：防止由于缺乏圖像噪聲方差知識而產(chǎn)生的無意義結(jié)果，適用均值和方差確定的加性高斯噪聲。
5.3.1自適應(yīng)中值濾波器?
作用：處理更大概率的脈沖噪聲，同時平滑非脈沖噪聲時保留細節(jié)，減少諸如物體邊界粗化或細化等失真。
5.4頻率域濾波器消除周期噪聲?
5.4.1帶阻濾波器?
應(yīng)用：在頻率域噪聲分量的一般位置近似已知的應(yīng)用中消除噪聲
5.4.2帶通濾波器?
注意：不能直接在一張圖片上使用帶通濾波器，那樣會消除太多的圖像細節(jié)。?
用處：屏蔽選中頻段導(dǎo)致的結(jié)果，幫助屏蔽噪聲模式。
5.4.3陷阱濾波器?
原理：阻止事先定義的中心頻率的鄰域內(nèi)的頻率。?
作用：消除周期性噪聲。
5.4.4最佳陷阱濾波?
作用：解決存在多種干擾分量的情況。
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的数字图像处理：各种变换滤波和噪声的类型和用途总结的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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