平滑处理–滤波
一、添加椒盐噪声
1.1 添加椒盐噪声的原理
添加椒盐噪声是一种常见的图像噪声引入方式,其原理是在图像中随机选择一些像素点,并将这些像素点的灰度值设置为最大或最小值,通常是白色(最大值)或黑色(最小值)。这样的噪声模拟了图像中出现的随机强烈亮或暗的噪声点,类似于椒盐的颗粒,因此得名。
这样就在图像中引入了椒盐噪声,这种噪声形式使图像中的某些区域变得非常亮或非常暗,从而增加了图像的复杂性和难度。
椒盐噪声主要用于模拟一些特殊环境下的图像问题,例如图像采集中的传感器错误、传输中的丢包等情况。在图像处理中,去除或减轻椒盐噪声的方法通常包括滤波技术,例如中值滤波。
1.2 添加椒盐噪声的代码实现
1.3 添加椒盐噪声后的效果
二、均值滤波
2.1 均值滤波的原理
均值滤波是一种常见的图像平滑处理方法,其原理基于对图像的像素值进行平均运算。这种滤波方法主要用于去除图像中的噪声或细小的细节,以产生更平滑的图像。
2.2 均值滤波的代码实现
2.3 均值滤波的实验效果
三、 中值滤波
3.1 中值滤波的原理
3.2 中值滤波的C++实现
3.3中值滤波后的效果图
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