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  • 前言这是OpenCV图像处理专栏的第9篇文章,主要介绍一个基于直方图的快速中值滤波算法,希望对大家有帮助。算法原理传统的中值滤波是通过滑动窗口不断在图像上移动,求出窗口内的中值作为中心像素点的像素。在这个...

    前言

    这是OpenCV图像处理专栏的第9篇文章,主要介绍一个基于直方图的快速中值滤波算法,希望对大家有帮助。

    算法原理

    传统的中值滤波是通过滑动窗口不断在图像上移动,求出窗口内的中值作为中心像素点的像素。在这个过程中显然存在大量的重复计算,所以效率很低。因此有人提出了一个利用直方图来做中值滤波的算法,如下图所示:

    95d2fdafb742b3701ec2f9182354e35c.png

    可以把整个图片看成滑动窗口,当我们从左边移动到右边时,中间的粉色部分是共享的,只有黄色部分变为了蓝色部分,所以就想了利用直方图来更新的方法。

    算法步骤

    • 读取图像I,并且设定滤波窗口大小(winX,winY),一般winX=winY,奇数。
    • 设定中值滤波直方图中的阈值,Thresh=(winX*winY)/2 +1;
    • 如果要考虑边界情况,可以先对原图像进行扩展,左、右边界分别扩展winX/2个像素,上下边界分别扩展winY/2个像素。
    • 逐行遍历图像像素,以第一行为例:先取第一行第一个要处理的像素(窗口中心像素),建立滤波窗口,提取窗口内所有像素值(N=winX*winY个),获取N个像素的直方图Hist。从左到右累加直方图中每个灰度层级下像素点个数,记为sumCnt,直到sumCnt>=Thresh,这时的灰度值就是当前窗口内所有像素值的中值MediaValue。将MediaValue值赋值给窗口中心像素,表明第一个像素中值滤波完成。
    • 此时窗口需要向右移动一个像素,开始滤波第二个像素,并且更新直方图。以第二个像素为窗口中心建立滤波窗口,从前一个窗口的灰度直方图Hist中减去窗口中最左侧的一列像素值的灰度个数,然后加上窗口最右侧一列像素值的灰度个数。完成直方图的更新。
    • 直方图更新后,sumCnt值有三种变化可能:(1)减小(2)维持不变(3)增大。这三种情况与减去与加入的像素值灰度有关。此时为了求得新的中值,需要不断调整sumCnt与Thresh之间的关系。 (1)如果sumCnt值小于Thresh:说明中值在直方图当前灰度层级的右边,sumCnt就依次向右加上一个灰度层级中灰度值个数,直到满足sumCnt>=Thresh为止。记录此时的灰度层级代表的灰度值,更新MediaValue,作为第二个像素的滤波后的值。 (2)维持不变:说明MediaValue值不变,直接作为第二个像素滤波后的值。 (3)如果sumCnt值大于Thresh:说明中值在直方图当前灰度层级的左边,sumCnt就依次向左减去一个灰度层级中灰度值个数,直到满足sumCnt<=Thresh为止。记录此时的灰度层级代表的灰度值,更新MediaValue值,作为第二个像素的滤波后的值。
    • 窗口逐行依次滑动,求得整幅图像的中值滤波结果。

    代码实现

    #include "stdafx.h"
    #include <stdio.h>
    #include <iostream>
    #include <immintrin.h>
    #include <opencv2/opencv.hpp>
    using namespace cv;
    using namespace std;
    
    //计算中值
    int getMediaValue(const int hist[], int thresh) {
    	int sum = 0;
    	for (int i = 0; i < 256; i++) {
    		sum += hist[i];
    		if (sum >= thresh) {
    			return i;
    		}
    	}
    	return 255;
    }
    //快速中值滤波,灰度图
    Mat fastMedianBlur(Mat src, int diameter) {
    	int row = src.rows;
    	int col = src.cols;
    	Mat dst(row, col, CV_8UC1);
    	int Hist[256] = { 0 };
    	int radius = (diameter - 1) / 2;
    	int windowSize = diameter * diameter;
    	int threshold = windowSize / 2 + 1;
    	uchar *srcData = src.data;
    	uchar *dstData = dst.data;
    	int right = col - radius;
    	int bot = row - radius;
    	for (int j = radius; j < bot; j++) {
    		for (int i = radius; i < right; i++) {
    			//每一行第一个待滤波元素建立直方图
    			if (i == radius) {
    				memset(Hist, 0, sizeof(Hist));
    				for (int y = j - radius; y <= min(j + radius, row); y++) {
    					for (int x = i - radius; x <= min(i + radius, col); x++) {
    						uchar val = srcData[y * col + x];
    						Hist[val]++;
    					}
    				}
    			}
    			else {
    				int L = i - radius - 1;
    				int R = i + radius;
    				for (int y = j - radius; y <= min(j + radius, row); y++) {
    					//更新左边一列
    					Hist[srcData[y * col + L]]--;
    					//更新右边一列
    					Hist[srcData[y * col + R]]++;
    				}
    			}
    			uchar medianVal = getMediaValue(Hist, threshold);
    			dstData[j * col + i] = medianVal;
    		}
    	}
    	//边界直接赋值
    	for (int i = 0; i < row; i++) {
    		for (int j = 0; j < radius; j++) {
    			int id1 = i * col + j;
    			int id2 = i * col + col - j - 1;
    			dstData[id1] = srcData[id1];
    			dstData[id2] = srcData[id2];
    		}
    	}
    
    	for (int i = 0; i < col; i++) {
    		for (int j = 0; j < radius; j++) {
    			int id1 = j * col + i;
    			int id2 = (row - j - 1) * col + i;
    			dstData[id1] = srcData[id1];
    			dstData[id2] = srcData[id2];
    		}
    	}
    	
    	return dst;
    }
    
    void MedianFilter(int height, int width, unsigned char * __restrict src, unsigned char * __restrict dst) {
    	for (int i = 1; i < height - 1; i++) {
    		for (int j = 1; j < width - 1; j++) {
    			unsigned char a[9];
    			a[0] = src[i * width + j];
    			a[1] = src[i * width + j + 1];
    			a[2] = src[i * width + j - 1];
    
    			a[3] = src[(i + 1) * width + j];
    			a[4] = src[(i + 1) * width + j + 1];
    			a[5] = src[(i + 1) * width + j - 1];
    
    			a[6] = src[(i - 1) * width + j];
    			a[7] = src[(i - 1) * width + j + 1];
    			a[8] = src[(i - 1) * width + j - 1];
    			for (int ii = 0; ii < 5; ii++) {
    				for (int jj = ii + 1; jj < 9; jj++) {
    					if (a[ii] > a[jj]) {
    						unsigned char temp = a[ii];
    						a[ii] = a[jj];
    						a[jj] = temp;
    					}
    				}
    			}
    			dst[i * width + j] = a[4];
    		}
    	}
    	for (int i = 0; i < width; i++) {
    		dst[i] = src[i];
    		dst[(height - 1) * width + i] = src[(height - 1) * width + i];
    	}
    	for (int i = 0; i < height; i++) {
    		dst[i * width] = src[i * width];
    		dst[i * width + width - 1] = src[i * width + width - 1];
    	}
    }
    Mat speed_MedianFilter(Mat src) {
    	int row = src.rows;
    	int col = src.cols;
    	unsigned char * data = (unsigned char *)src.data;
    	unsigned char *dst = new unsigned char[row * col];
    	MedianFilter(row, col, data, dst);
    	Mat res(row, col, CV_8UC1, dst);
    	return res;
    }
    
    
    int main() {
    	Mat src = cv::imread("F:t1.jpg", 0);
    	Mat dst1 = fastMedianBlur(src, 3);
    	Mat dst2 = speed_MedianFilter(src);
    	cv::imshow("dst1", dst1);
    	cv::imshow("dst2", dst2);
    	int row = src.rows;
    	int col = src.cols;
    	for (int i = 0; i < row; i++) {
    		for (int j = 0; j < col; j++) {
    			if (dst1.at<uchar>(i, j) != dst2.at<uchar>(i, j)) {
    				printf("%d %dn", i, j);
    			}
    		}
    	}
    	system("pause");
    	cv::waitKey(0);
    	return 0;
    }

    代码已经测试过,验证无误。在分辨率比较大的图像上执行中值滤波可以考虑一下这个算法,而且这个算法使用SSE指令可以进一步加速,后续会继续分享,欢迎大家关注阅读哦。

    后记

    今天为大家介绍了一个基于直方图的快速中值滤波算法,希望对大家有帮助。


    欢迎关注我的微信公众号GiantPandaCV,期待和你一起交流机器学习,深度学习,图像算法,优化技术,比赛及日常生活等。

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  • 图像平滑处理-中值滤波

    万次阅读 多人点赞 2018-11-06 15:57:18
    图像平滑处理-中值滤波1.什么是滤波?2.平滑处理的目的3.平滑处理的应用4.中值滤波处理方法5.中值滤波的示意图椒盐噪声6.椒盐处理中值滤波的效果展示7.代码(面向过程)8.程序演示(面向对象) 1.什么是滤波? ...

    1.什么是滤波?

    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。

    2.平滑处理的目的

    图像滤波的目的有两个:

    一是抽出对象的特征作为图像识别的特征模式;
    另一个是为适应图像处理的要求,消除图像数字化时所混入的噪声。

    而对滤波处理的要求也有两条:

    一是不能损坏图像的轮廓及边缘等重要信息;
    二是使图像清晰视觉效果好。

    3.平滑处理的应用

    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。

    举一个滤波在我们生活中的应用:
    美颜的磨皮功能。如果将我们脸上坑坑洼洼比作是噪声的话,那么滤波算法就是来取出这些噪声,使我们自拍的皮肤看起来很光滑。

    4.中值滤波的处理方法

    中值滤波是一种典型的非线性滤波,是基于排序统计理论的一种能够有效抑制噪声的非线性信号处理技术,基本思想是用像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度值,让周围的像素值接近真实的值从而消除孤立的噪声点。该方法在取出脉冲噪声、椒盐噪声的同时能保留图像的边缘细节。这些优良特性是线性滤波所不具备的。

    中值滤波首先也得生成一个滤波模板,将该模板内的各像素值进行排序,生成单调上升或单调下降的二维数据序列,二维中值滤波输出为

    g(x, y)=medf{f(x-k, y-1),(k, l∈w)}

    	其中f(x,y)和g(x,y)分别是原图像和处理后图像, w为输入的二维模板,能够在整幅图像上滑动,通常尺寸为3*3或5*5区域,也可以是不同的形状如线状、圆形、十字形、圆环形等。通过从图像中的二维模板取出奇数个数据进行排序,用排序后的中值取代要处理的数据即可。 
    

    5.中值滤波的示意图

    首先,我们复习中值。在一连串数字{1,4,6,8,9}中,数字6就是这串数字的中值。由此我们可以应用到图像处理中。依然我们在图像中去3*3的矩阵,里面有9个像素点,我们将9个像素进行排序,最后将这个矩阵的中心点赋值为这九个像素的中值。

    引用

    中值滤波示意图

    椒盐噪声

    椒盐噪声(salt-and-pepper noise)是由图像传感器,传输信道,解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声。
      所谓椒盐,椒就是黑,盐就是白,椒盐噪声就是在图像上随机出现黑色白色的像素。椒盐噪声是一种因为信号脉冲强度引起的噪声,产生该噪声的算法也比较简单。
      椒盐噪声往往由图像切割引起,去除脉冲干扰及椒盐噪声最常用的算法是中值滤波。大量的实验研究发现,由摄像机拍摄得到的图像受离散的脉冲、椒盐噪声和零均值的高斯噪声的影响较严重。噪声给图像处理带来很多困难,对图像分割、特征提取、图像识别等具有直接影响。因此,实时采集的图像需进行滤波处理。消除图像中的噪声成份叫做图像的平滑化或滤波操作。滤波的目的有两个:一是抽出对象的特征作为图像识别的特征模式;二是为适应计算机处理的要求,消除图像数字化时所混入的噪声。对滤波处理的要求有两条:一是不能损坏图像轮廓及边缘等重要信息;二是使图像清晰,视觉效果好。

    我们使用信噪比(Signal NoiseRate)衡量图像噪声,图象的信噪比应该等于信号与噪声的功率谱之比,但通常功率谱难以计算,有一种方法可以近似估计图象信噪比,即信号与噪声的方差之比(其实在均值为零的情况下,功率就是方差)。首先计算图象所有像素的局部方差,将局部方差的最大值认为是信号方差,最小值是噪声方差,求出它们的比值,再转成dB数,最后用经验公式修正。

    6.椒盐处理和中值滤波的效果展示

    在这里插入图片描述

    7.代码(面向过程)

    #%matplotlib inline
    from matplotlib import pyplot as plt
    import cv2
    import numpy as np
    from copy import deepcopy
    
    
    filename = input("请输入图像名称:")
    winname = "figure"
    img = cv2.imread(filename)
    
    def add_salt_noise(img, snr=0.5):
        # 指定信噪比
        SNR = snr
        # 获取总共像素个数
        size = img.size
        print(size)
        # 因为信噪比是 SNR ,所以噪声占据百分之10,所以需要对这百分之10加噪声
        noiseSize = int(size * (1 - SNR))
        # 对这些点加噪声
        for k in range(0, noiseSize):
            # 随机获取 某个点
            xi = int(np.random.uniform(0, img.shape[1]))
            xj = int(np.random.uniform(0, img.shape[0]))
            # 增加噪声
            if img.ndim == 2:
                img[xj, xi] = 255
            elif img.ndim == 3:
                img[xj, xi] = 0
        return img
    
    img_demo = deepcopy(img)
    snr = float(input("请输入一个信噪比(小数表示):"))
    img_salt = add_salt_noise(img_demo, snr)
    img_medianblur = cv2.medianBlur(img, 11)
    
    img_all = np.hstack([
        img, img_salt, img_medianblur
    ])
    
    plt.figure(figsize=(20,10))
    plt.imshow(img_all[:,:,::-1])
    plt.show()
    
    

    8.程序演示(面向对象)

    用tkinter 做的界面化处理操作

    面向对象制作的界面程序处理中值滤波

    完整代码(码云):码云分享
    完整代码(github):github分享

    觉得不错的朋友,可以与我交流关注,以及去码云和github点星,真的感谢!~

    有问题可以联系

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  • MATLAB中值滤波在灰度图像处理中的应用研究和仿真(3)时间:2016-11-30 21:28来源:毕业论文3.2 中值滤波的仿真 3.2.1 中值滤波仿真函数介绍 MATLAB能够支持多种图像类型,如灰度图像、二进制图像、RGB图像等。...

    MATLAB中值滤波在灰度图像处理中的应用研究和仿真(3)

    时间:2016-11-30 21:28来源:毕业论文

    3.2 中值滤波的仿真 3.2.1 中值滤波仿真函数介绍 MATLAB能够支持多种图像类型,如灰度图像、二进制图像、RGB图像等。但是在对某些特定图像操作过程中,对图

    3.2 中值滤波的仿真

    3.2.1 中值滤波仿真函数介绍

    MATLAB能够支持多种图像类型,如灰度图像、二进制图像、RGB图像等。但是在对某些特定图像操作过程中,对图像类型有所要求。MATLAB软件应用在传统中值滤波中。首先不同的灰度图像对应的有不同的格式,如“. ”、“. ”等,通过  或 输入要处理的图像,再通过 显示要处理的图像;其次,通过 函数对原图像分别载入 、 、 三种噪声,通过 函数显示含有噪声的图像。最后借助 函数对载入噪声的图像分别进行中值滤波, 显示滤除后的图像。综合原图像,载入噪声的图像,滤除噪声后的图像对比视觉效果,判断中值滤波最适合滤除何种噪声。再进一步借助 这一针对不同窗口的传统中值滤波函数通过 、 、 、 滤波,比较得出最佳传统中值滤波法。

    3.2.2常见几种噪声的特点

    椒盐噪声的特征:出现在图像中的位置是随机的,为黑白相间的杂点。但噪声的幅值是基本相同的。高斯噪声的特征:出现在图像中的位置是一定的(每一点上),但噪声的幅值是随机变化的。poisson噪声的特征:大小围绕拟合线上下波动,可以用频率公式来表示,当取值 不等于0的时候便会出现噪声,噪声的强烈程度取决于 可以取多少个数值,和计算出结果与理想曲线之间差距[3]。

    3.2.3 传统中值滤波的仿真结果

    基于MATLAB汇编语言,对灰度图像分别载入椒盐噪声、高斯噪声、泊松噪声,并采用传统中值滤波法分别滤除噪声。其中图8为未经过处理的图像,其用于后续处理以及与滤出噪声后的图像对照。图9对原图像载入椒盐噪声,图像上呈现黑白相间的杂点。图10对原图像载入高斯噪声,该噪声覆盖于图像整体,图像被污染最严重,最模糊。图11对原图像载入泊松噪声,图像模糊程度最轻。图12为滤除椒盐噪声后图像,滤波后的图像最接近原图像。图13为滤除高斯噪声后图像,图像仍然很模糊。图14为滤除泊松噪声后图像。

    图8 未经过处理的图像                图9 加椒盐噪声后的图像

    图10 加高斯噪声后的图像                 图11 加泊松噪声后的图像

    图12 滤除椒盐噪声后图像                     图13 滤除高斯噪声后图像

    图14 滤除泊松噪声后图像

    如以上各图所示:从整体上看,传统中值滤波法对处理每一种加噪声的图像都起到一定的效果。但是经过中值滤波后的图像,都会存在不同程度的失真。由图8和图9、图10、图11比较得出,每一种噪声都会使原图像变模糊,根据各噪声的特点不同,图像变模糊的程度不同。图8、图9、图12是对原图像载入椒盐噪声,然后在滤波的过程图像,图12的清晰度与图8最接近。图8、图10、图13由原图像载入高斯噪声,然后滤波的过程图。图8、图11、图14是对眼图像载入泊松噪声,然后滤波,泊松噪声虽然对原图像污染程度不大,但滤出效果不佳。图12、图13、图14比较可以看出,图13最模糊,说明中值滤波法不适合处理高斯噪声。图12最清晰,不仅保持了原图像的细节,而且保护了边缘信息。说明中值滤波法最适合处理椒盐噪声,但是相对原图像,图像变模糊。

    3.2.4 3 3、5 5、7 7、9 9中值滤波效果比较

    针对上小节中通过滤波前后图像比较判断出中值滤波最适合处理椒盐噪声,但是滤波后图像仍然出现模糊的特点。所以本小节通过不同窗口中值滤波进一步研究最适合滤除椒盐噪声的传统中值滤波法。其处理前后图像如下图所示。图15为待处理的图像,图16对原图像载入0.25的椒盐噪声,图17为 中值滤波后图像,图18为 中值滤波后图像,图19为 中值滤波后图像,图20为 中值滤波后图像[4]。 MATLAB中值滤波在灰度图像处理中的应用研究和仿真(3):http://www.youerw.com/tongxin/lunwen_569.html

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  • 中值滤波原理

    万次阅读 2017-08-10 10:47:13
    数字图像在其形成、传输记录的过程中往往会受到很多噪声的的污染,比如:椒盐噪声、高斯噪声等,为了抑制和消除这些随即产生的噪声而改善图像的质量,就需要去、对图像进行去噪处理,去噪也就是滤波处理。...
  • 基于MATLAB图像处理中值滤波、均值滤波以及高斯滤波的实现与对比: a) 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. b) 均值滤波是典型的线性滤波算法...
  • 传统中值滤波一般采用冒泡排序法来对方形窗口内的像素灰度值进行排序操作,像素之间的比较次数多,处理时间长,不利于实时图像处理。基于图像并行处理的思想,提出了一种基于横向拓展窗口的快速中值滤波算法。算法将传统...
  • 首先对伪中值滤波算法进行了改进:噪声检测过程融入像素点灰度值、几何距离等因素,实现噪声点从图像像素点中的逐步分离;采用加权滤波的方法滤除噪声。其次对改进非局部均值滤波算法的先验信息获取方法进行了改进:对...
  • 今天我们来学习一下OpenCV中的滤波,滤波...非线性滤波主要分为“中值滤波”和“双边滤波”。一、线性滤波相关理论1、平滑处理“平滑处理“(smoothing)也称“模糊处理”(bluring),是一项简单且使用频率很高的图像...
  • 中值滤波算法

    万次阅读 2013-11-19 13:12:24
    数字图像在其形成、传输记录的过程中往往会受到很多噪声的的污染,比如:椒盐噪声、高斯噪声等,为了抑制和消除这些随即产生的噪声而改善图像的质量,就需要去、对图像进行去噪处理,去噪也就是滤波处理。...
  • 使用滤波模板中像素点的中值点作为目标像素,这就称为中值滤波降噪(顾名思义) Python实现过程如下: 图像数据为: 图像中存在典型的椒盐噪声,而中值降噪,对椒盐噪声的作用是非常有效的。 导入要使用的库:...
  • 中值滤波在对于数字图象的处理过程中,已经成为了一种越来越备受关注的算法,尤其是应用在图像的平滑处理过程中。本文将会介绍一种中值滤波的快速算法, 这种算法是常规中值滤波冒泡排序算法的优化版本。本文将会给...
  • 其广泛的应用在图像处理的减噪过程中,尤其是被高斯噪声所污染的图像上。还经常做为一些复杂算法的第一步,比如Canny边缘检测等。中值滤波是一种非线性滤波器,常用于消除图像中的椒盐噪声。与低通滤波不同的是,...

空空如也

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中值滤波处理过程