綜述：圖像濾波常用算法實現(xiàn)及原理解析（1）

圖像濾波是一種非常重要的圖像處理技術(shù)，本文詳細(xì)介紹了四種常見的圖像濾波算法，并附上源碼，包括自適應(yīng)中值濾波、高斯濾波、雙邊濾波和導(dǎo)向濾波

本文介紹四種常見的圖像濾波算法，并附上源碼。圖像濾波是一種非常重要的圖像處理技術(shù)，現(xiàn)在大火的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其實也是濾波的一種，都是用卷積核去提取圖像的特征模式。不過，傳統(tǒng)的濾波，使用的卷積核是固定的參數(shù)，是由經(jīng)驗非常豐富的人去手動設(shè)計的，也稱為手工特征。而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積核參數(shù)初始時未知的，根據(jù)不同的任務(wù)由數(shù)據(jù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播算法去學(xué)習(xí)得到的參數(shù)，更能適應(yīng)于不同的任務(wù)。

• 自適應(yīng)中值濾波
• 高斯濾波
• 雙邊濾波
• 導(dǎo)向濾波

中值濾波器是一種常用的非線性濾波器，其基本原理是：選擇待處理像素的一個鄰域中各像素值的中值來代替待處理的像素。主要功能使某像素的灰度值與周圍領(lǐng)域內(nèi)的像素比較接近，從而消除一些孤立的噪聲點，所以中值濾波器能夠很好的消除椒鹽噪聲。不僅如此，中值濾波器在消除噪聲的同時，還能有效的保護圖像的邊界信息，不會對圖像造成很大的模糊（相比于均值濾波器）。

中值濾波器的效果受濾波窗口尺寸的影響較大，在消除噪聲和保護圖像的細(xì)節(jié)存在著矛盾：濾波窗口較小，則能很好的保護圖像中的某些細(xì)節(jié)，但對噪聲的過濾效果就不是很好，因為實際中的噪聲不可能只占一個像素位置；反之，窗口尺寸較大有較好的噪聲過濾效果，但是會對圖像造成一定的模糊。另外，根據(jù)中值濾波器原理，如果在濾波窗口內(nèi)的噪聲點的個數(shù)大于整個窗口內(nèi)非噪聲像素的個數(shù)，則中值濾波就不能很好的過濾掉噪聲。

常規(guī)的中值濾波器，在噪聲的密度不是很大的情況下，效果不錯。但是當(dāng)噪聲出現(xiàn)的概率較高時，常規(guī)的中值濾波的效果就不是很好了。有一個選擇就是增大濾波器的窗口大小，這雖然在一定程度上能解決上述的問題，但是會給圖像造成較大的模糊。

常規(guī)的中值濾波器的窗口尺寸是固定大小不變的，就不能同時兼顧去噪和保護圖像的細(xì)節(jié)。這時就要尋求一種改變，根據(jù)預(yù)先設(shè)定好的條件，在濾波的過程中，動態(tài)的改變?yōu)V波器的窗口尺寸大小，這就是自適應(yīng)中值濾波器 Adaptive Median Filter。在濾波的過程中，自適應(yīng)中值濾波器會根據(jù)預(yù)先設(shè)定好的條件，改變?yōu)V波窗口的尺寸大小，同時還會根據(jù)一定的條件判斷當(dāng)前像素是不是噪聲，如果是則用鄰域中值替換掉當(dāng)前像素；不是，則不作改變。

自適應(yīng)中值濾波器有三個目的：

• 濾除椒鹽噪聲
• 平滑其他非脈沖噪聲
• 盡可能的保護圖像中細(xì)節(jié)信息，避免圖像邊緣的細(xì)化或者粗化。

自適應(yīng)濾波器不但能夠濾除概率較大的椒鹽噪聲，而且能夠更好的保護圖像的細(xì)節(jié)，這是常規(guī)的中值濾波器做不到的。自適應(yīng)的中值濾波器也需要一個矩形的窗口 ，和常規(guī)中值濾波器不同的是這個窗口的大小會在濾波處理的過程中進(jìn)行改變（增大）。需要注意的是，濾波器的輸出是一個像素值，該值用來替換點 處的像素值，點 是濾波窗口的中心位置。

在描述自適應(yīng)中值濾波器時需要用到如下的符號：

• 窗口中的最小灰度值
• 窗口中的最大灰度值
• 窗口中的灰度值的中值
• 表示坐標(biāo) 處的灰度值
• 允許的最大窗口尺寸

自適應(yīng)中值濾波器有兩個處理過程，分別記為：和。

A :

如果A1 > 0 且 A2 < 0，跳轉(zhuǎn)到 B；

否則，增大窗口的尺寸 如果增大后窗口的尺寸 ，則重復(fù)A過程。否則，輸出

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