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      逆向抄數數據點的平滑

      發布日期:2014-12-08  來源:百佳學習邦  作者:李勇  瀏覽次數:2703
      核心提示:為了更好地降低或消除噪聲對后續Proe建模質量的影響,有必要對測量數據點進行平滑濾波。常采用的數據平滑方法有高斯濾波、均值濾波和中值濾波等。
       逆向抄數數據點的平滑

      為了更好地降低或消除噪聲對后續Proe建模質量的影響,有必要對測量數據點進行平滑濾波。常采用的數據平滑方法有高斯濾波、均值濾波和中值濾波等

      1.高斯濾波

      高斯濾波是根據高斯分析函數的形狀來選擇權值的線性平滑處理方法。其平均效果較小,在濾波時能較好地保持原有數據的形貌,但不能對噪聲點完全去除。高斯濾波對去除服從正態分布的噪聲是很有效果的。

      2.均值濾波

      均值濾波的基本思想是用幾個像素灰度的平均值來代替每個像素的灰度。均值平滑處理就是取相鄰的n個點,求其平均值,然后再向后移動一個點進行處理。當n為奇數的時候,用n個點來計算每一個平均值;當n為偶數的時候,那么用n+1個點來計算每一個平均值。這種方法用各數據點的統計平均值代替原數據點來達到平滑效果,操作起來比較簡單,對高斯噪聲有較好的平滑能力,但這樣平滑往往造成圖像邊緣的模糊。

      3.中值濾波

      中值濾波是一種去除噪聲的非線性處理方法。它的基本原理是把數字圖像或數字序列中一點的值用該點的一個領域中各點值的中值代替。中值平滑處理就是取相鄰的n個數據點,當n為奇數時,用n個點計算出的平均值作為中值;當n為偶數時,取中間兩個數的平均值作為中值,然后再向后移動一個點進行處理。中值濾波對變化比較緩和區域的數據平滑非常有效且能較好地保護邊界,但卻不能很好地平滑細節數據。

      4.標準中值濾波

      標準中值濾波相鄰各點對輸出的作用是相同的,如果希望強調中間點或距中間點最近的幾個點的作用,可以采用加權中值濾波法。加權中值濾波的基本原理是改變相鄰點變量的個數,可以使一個以上的變量等于同一點的值,然后對擴張后的數據點序列求中值。

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