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  • 平滑处理

    千次阅读 2019-11-11 21:14:11
    平滑处理,(smoothing)也称模糊处理(bluring)。作用就是减少图像上的噪声或者失真。 图像滤波,即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制,是图像预处理中不可缺少的操作,其处理效果的好坏将...

    平滑处理,(smoothing)也称模糊处理(bluring)。作用就是减少图像上的噪声或者失真。

    图像滤波,即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制,是图像预处理中不可缺少的操作,其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。

    消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作。信号或图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频段是很常见的,而在较高频段,感兴趣的信息经常被噪声淹没。因此一个能降低高频成分幅度的滤波器就能够减弱噪声的影响。

    平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术。它的目的有两类:一类是模糊;另一类是消除噪音。空间域的平滑滤波一般采用简单平均法进行,就是求邻近像元点的平均亮度值。邻域的大小与平滑的效果直接相关,邻域越大平滑的效果越好,但邻域过大,平滑会使边缘信息损失的越大,从而使输出的图像变得模糊,因此需合理选择邻域的大小。

    关于滤波器,一种形象的比喻法是:我们可以把滤波器想象成一个包含加权系数的窗口,当使用这个滤波器平滑处理图像时,就把这个窗口放到图像之上,透过这个窗口来看我们得到的图像
     

    滤波目的:

    • 1、消除图像中混入的噪声。2、为图像识别抽取出图像特征。

    滤波要求

    • 1、不能损坏图像轮廓及边缘 。2、图像视觉效果应当更好

    方框滤波、平滑处理1线性滤波之——方框滤波

    均值滤波、平滑处理2线性滤波之——均值滤波

    高斯滤波、平滑处理3线性滤波之——高斯滤波

    中值滤波、平滑处理4非线性滤波之——中值滤波

    双边滤波、平滑处理5非线性滤波之——双边滤波

    导向滤波、平滑处理6——引导滤波/导向滤波(Guided Filter)
     

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  • 平滑处理,可使分类器的学习更加准确,我们会首先把label给。这一步很容易会被忽略,导致模型的结果总是达不到一定标准。使用最有逼格的 log1p, 也就是 log(x+1),避免了复值的问题。PS:复值函数指一个自变量对应多...

    平滑处理,可使分类器的学习更加准确,我们会首先把label给。这一步很容易会被忽略,导致模型的结果总是达不到一定标准。

    使用最有逼格的 log1p, 也就是 log(x+1),避免了复值的问题。

    PS:复值函数指一个自变量对应多个因变量

    如果把数据平滑化了,那么最后算结果时,要记得把预测到的平滑数据给变回去。

    log1p() 平滑后,就需要 expm1() ;

    同理,log()就需要exp(), ... etc.

    这是,我从kaggle比赛代码中看到的。

    平滑前后的数据,是这样的。类似,将数据缩放到指定区间。

    log(price + 1) price

    Id

    1 12.247699 208500

    2 12.109016 181500

    3 12.317171 223500

    4 11.849405 140000

    5 12.429220 250000

    6 11.870607 143000

    7 12.634606 307000

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  • 几种平滑处理方法

    2021-03-09 07:46:35
    平滑,也可叫滤波,或者合在一起叫平滑滤波,平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术。它的目的有两类:一类是模糊;另一类是消除噪音。空间域的平滑滤波一般采用...“平滑处理”也称“模糊处理”(blurring),是一项简...

    平滑,也可叫滤波,或者合在一起叫平滑滤波,平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术。它的目的有两类:一类是模糊;另一类是消除噪音。空间域的平滑滤波一般采用简单平均法进行,就是求邻近像元点的平均亮度值。邻域的大小与平滑的效果直接相关,邻域越大平滑的效果越好,但邻域过大,平滑会使边缘信息损失的越大,从而使输出的图像变得模糊,因此需合理选择邻域的大小。

    “平滑处理”也称“模糊处理”(blurring),是一项简单且使用频率很高的图像处理方法。平滑处理的用途很多,但最常见的是用来减少图像上的噪声或者失真。降低图像分辨率时,平滑处理是很重要的。

    #1,均值滤波【Simple Blurring】

    均值滤波是典型的线性滤波算法,它是指在图像上对目标像素给一个模板,该模板包括了其周围的临近像素(以目标象素为中心的周围8个像素,构成一个滤波模板,即去掉目标像素本身),再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。

    对噪声图像特别是有大的孤立点的图像非常敏感,即使有极少数量点存在较大差异也会导致平均值的明显波动。

    #2,中值滤波【Median Blurring】

    中值滤波法是一种非线性平滑技术,它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值,也就是将中心像素的值用所有像素值的中间值(不是平均值)替换。

    中值滤波通过选择中间值避免图像孤立噪声点的影响,对脉冲噪声有良好的滤除作用,特别是在滤除噪声的同时,能够保护信号的边缘,使之不被模糊。这些优良特性是线性滤波方法所不具有的。此外,中值滤波的算法比较简单,也易于用硬件实现。所以,中值滤波方法一经提出后,便在数字信号处理领得到重要的应用。

    #3,高斯滤波【Gaussian Blurring】

    高斯滤波是一种线性平滑滤波,适用于消除高斯噪声,广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲,高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程,每一个像素点的值,都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是:用一个模板(或称卷积、掩模)扫描图像中的每一个像素,用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。

    进行高斯滤波的通常原因是真实图像在空间内的像素是缓慢变化的,因此临近点的像素变化不会很明显,但是随机的两个点就可能形成很大的像素差。正是基于这一点,高斯滤波在保留信号的条件下减少噪声。遗憾的是,这种方法在接近边缘处就无效了,因此高斯滤波会破平边缘。但是,高斯平滑滤波器对于抑制服从正态分布的噪声仍然是非常有效的。

    #4,双边滤波【Bilateral Blurring】

    双边滤波(Bilateral filter)是一种非线性的滤波方法,是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折衷处理,同时考虑空域信息和灰度相似性,达到保边去噪的目的。具有简单、非迭代、局部的特点。双边滤波能够提供一种不会将边缘平滑掉的方法,但作为代价,需要更多的处理时间。

    与高斯滤波类似,双边滤波会依据每个像素及其领域构造一个加权平均值,加权计算包括两个部分,其中第一部分加权方式与高斯平滑中相同,第二部分也属于高斯加权,但不是基于中心像素点与其他像素点的空间距离之上的加权,而是基于其他像素与中心像素的亮度差值的加权。可以将双边滤波视为高斯平滑,对相似的像素赋予较高的权重,不相似的像素赋予较小的权重,也可用于图像分割之中。

    双边滤波器的好处是可以做边缘保存(edge preserving),一般过去用的维纳滤波或者高斯滤波去降噪,都会较明显地模糊边缘,对于高频细节的保护效果并不明显。双边滤波器顾名思义比高斯滤波多了一个高斯方差sigma-d,它是基于空间分布的高斯滤波函数,所以在边缘附近,离的较远的像素不会太多影响到边缘上的像素值,这样就保证了边缘附近像素值的保存。但是由于保存了过多的高频信息,对于彩色图像里的高频噪声,双边滤波器不能够干净的滤掉,只能够对于低频信息进行较好的滤波。

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  • 图象平滑目的在于消除各种噪声,这些噪声可能是在图像采集、量化等过程中产生的,也可能是图像传送过程中产生的。其表现是图像信息被干扰噪音所污损。这类噪音的特点是离散性和随机性。
  • 图像的平滑处理

    千次阅读 2020-03-02 21:40:07
    一、图像的平滑处理 基本概念 图像在获取、传输的过程中,可能会受到干扰的影响,会产生噪声,噪声是一种出错了的信号,噪声会造成图像粗糙,需要我们对图像进行平滑处理。图像去噪是一种信号滤波的方法,目的就是...

    一、图像的平滑处理

    基本概念

    图像在获取、传输的过程中,可能会受到干扰的影响,会产生噪声,噪声是一种出错了的信号,噪声会造成图像粗糙,需要我们对图像进行平滑处理。图像去噪是一种信号滤波的方法,目的就是为了保留有用的信号。

    噪声的基本特点就是灰度值不相关、空间位置都是随机的

    平滑的目的
    1. 模糊:在提取大目标之前,去除太小的细节。将目标内的小间断点连接起来
    2.消除噪声:改善图像质量,降低干扰。

    平滑滤波对图像的低频分量增强,同时会消弱高频分量。用于消除图像中的随机噪声,起到平滑作用

    基本方法

    本节的方法主要是运用在空间域内,所谓空间域就是指直接在像素坐标处对其值进行操作。相应的,还有频域法,所谓频域法就是通过傅里叶变换拉普拉斯变化,将图像数据映射到频域里,然后滤除噪声的频率,再把数据映射回空间域。

    空间滤波增强技术,都是基于模板进行的,模板也叫做滤波器掩膜,窗口。用某一模板对每个像元与其周围邻域的所有像元进行某种数学运算,得到该像元新的灰度值。新的灰度值不仅与该像元的灰度值有关,还与其邻域内的像元的灰度值有关。

    实际上,模板的大小是可以人为确定的,可以3 * 3,也可以5 * 5。但一定是要是奇数,各种系数也可以通过我们的需要来确定。

    图像平滑,有以下三种基本方法

    1.线性平滑:每一个像素的灰度值用它的邻域值代替,邻域为NXN,N取奇数。
    
    2.非线性平滑:改进,取一个阈值,当像素值与其邻域平均值之间的差大于阈	值,以均值代替;反之.取其本身值。
    
    3.自适应平滑:物体边缘在不同的方向上有不同的统计特性,即不同的均值和方差,为保留一定的边缘信息,采用自适
    

    在这里插入图片描述

    什么是卷积运算
    卷积运算卷积,就是作加权求和的过程。卷积核就是模板模板,大小与邻域相同。邻域中的每个像素分别与卷积核中的每–个元素相乘,求和结果即为中心像素的新值。卷积核中的元素称作加权系数(卷积系数),系数的大小及 排列顺序,决定了处理的类型。改变加权系数与符号,影响新值。我们这里所说的卷积与复变函数中的卷积公式有所差比,但表达的意思都是一样的,都是想进行加权求和

    当模板在图像移动时候,遇到没有领域的像素该如何处理?

    1. 最简单的处理方法就是忽略这些像素,不去计算他
    2. 在图像周围再复制一圈原图像的边界像素值
    3. 如果我们计算出来的值超过255,我们将超过范围的值重新再人为指定一个值

    滤波器介绍

    1 9 [ 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ] ( 均 值 滤 波 ) \frac{1}{9}\begin{bmatrix} 1 &1 &1 \\ 1 &1 &1 \\ 1& 1 & 1 \end{bmatrix} (均值滤波) 91111111111

    1 16 [ 1 2 1 2 4 2 1 2 1 ] ( 高 斯 型 滤 波 ) \frac{1}{16}\begin{bmatrix} 1 &2 &1 \\ 2 &4 &2 \\ 1& 2 & 1 \end{bmatrix} (高斯型滤波) 161121242121

    1 8 [ 1 1 1 1 1 1 1 0 1 ] ( 去 黑 白 点 噪 声 滤 波 ) \frac{1}{8}\begin{bmatrix} 1 &1 &1 \\ 1&1 &1 \\ 1& 0 & 1 \end{bmatrix} (去黑白点噪声滤波) 81111110111()

    二、python代码实现

    因为滤波器可以有很多个,不同的滤波也有不同的处理方式,所以我将对于滤波的处理方式,单独抽象出来,形成一个接口,可以方便定制。

        def filter(self,v,handle):
            #首先判断滤波器的大小
            width = len(v)  # 得到滤波器大小
            assert len(v)==len(v[0]),'滤波器不合乎规范'
            assert width%2!=0,'滤波器边长必须为奇数'
            v_w=int(width/2) #得到中心像元边界的大小
            img_buf=np.copy(self.Img) #开辟一个图像缓存区
            # 对可以使用模板的区域进行遍历
            for y in range(v_w,self.f_height-v_w):
                for x in range(v_w,self.f_width-v_w):
                    v_values=self.Img[y-v_w:y+v_w+1,x-v_w:x+v_w+1] # 得到所有像素元的值
                    img_buf[y][x]=handle(v,v_values) #将对于的值丢到处理接口中
            self.Img=img_buf
    

    后面我单独实现了一个接口,可以处理黑白图去噪滤波器,如下

    #去除黑白图噪声滤波处理接口
    def BWhandle(v,v_values):
        res=np.array([]) #等待返回的结果
        for i in range(0,3):# 对R、G、B三种分量进行处理
            src=v_values[:,:,i] # 首先取出原始图像的数据
            x=np.sum(src*v) #然后使用对应模板进行取值
            '下面,则是去黑白噪点滤波的判断方式'
            if x>127.5:
                x=255
            else:
                x=0
            res=np.append(res,x)
        return res
    

    代码运行的效果如下

    原图
    在这里插入图片描述
    使用算法处理之后的图像如下
    在这里插入图片描述

    下面的代码实现了均值滤波

    什么时候用均值滤波呢?
    一副图像往往受到各种噪声的干扰,噪声常常是一些孤立的像素点,往往是叠加再图像上的随机噪声。像素的灰度应该是连续变化的,一般不会突然变大,或者突然变小。这种噪声,可以用均值滤波来储器。但是该滤波会造成图像模糊

    特性如下

    • 对于单调递增或者单调递减的序列,输出值不变
    • 非线性的
    • 对高斯噪声的处理效果不太好。
    • 大边缘,中值滤波好于均值滤波
    #均值滤波处理接口
    def avgHandle(v,v_values):
        res=np.array([]) #等待返回的结果
        for i in range(0,3):# 对R、G、B三种分量进行处理
            src=v_values[:,:,i] # 首先取出原始图像的数据
            x=np.sum(src*v) #然后使用对应模板进行取值
            if x>255:
                x=255
            elif x<0:
                x=255
            res=np.append(res,x)
        return res
    

    原图如下
    在这里插入图片描述
    算法计算之后的图像如下
    在这里插入图片描述
    图像明显变模糊了,黑点颜色变浅了。

    下面的代码实现了中值滤波,其原理就是将窗口中的数值从小到大排序,取中间值为最终结果。该方法对于滤除脉冲干扰以及图像扫描噪声最为有效,克服了领域平均法带来模糊的现像,该滤波既可以消除噪声,又可以保持图像的细节,可以消除孤立的噪声点。但是对于点、线、尖较多的图像不适宜使用

    # 中值滤波的处理接口
    def medianHandle(v, v_values):
        res=np.array([]) #等待返回的结果
        for i in range(0,3):# 对R、G、B三种分量进行处理
            src=v_values[:,:,i] # 首先取出原始图像的数据
            x=np.median(src)
            res=np.append(res,x)
        return res
    

    下面为算法处理之后的图像,与均值滤波相比,其效果实在是好了太多了!
    在这里插入图片描述

    最后再提一下。滤波器不一定非要选择正方体。不同形状的滤波器,可以解决各种算法的一些缺陷。
    在这里插入图片描述

    • 窗口:线状、方形、圆形、十字形及圆环等

    • 方形或圆形窗口:缓变的较长轮廓线物体为宜。

    • 十字形窗口:含有尖顶物体适用,窗口大小则以不超过中最小有效物体的尺寸为宜。

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