【OpenCV 例程200篇】99. 修正阿尔法均值滤波器

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3.6 修正阿尔法均值滤波器（Modified alpha-mean filter）

修正阿尔法均值滤波器也属于统计排序滤波器，其思想类似于比赛中去掉最高分和最低分后计算平均分的方法。

令 SxySxySxy 表示中心在点 (x,y)(x,y)(x,y) 、大小为 m∗nm*nm∗n 的矩形子窗口（邻域）的一组坐标，修正阿尔法均值滤波器在由 SxySxySxy 定义的邻域中，删除 d 个最低灰度值和 d 个最高灰度值，计算剩余像素 gR(r,c)g_R(r,c)gR(r,c) 的算术平均值作为输出结果，即：

f^(x,y)=1mn−2d∑(r,c)∈SRgR(r,c)\hat{f}(x,y) = \frac{1}{mn-2d} \sum _{(r,c) \in S_R} g_R(r,c) f^(x,y)=mn−2d1(r,c)∈SR∑gR(r,c)
d 的取值范围是 [0,mn/2−1][0, mn/2-1][0,mn/2−1]。选择 d 的大小对图像处理的效果影响很大，当 d=0d=0d=0 时简化为算术平均滤波器，当 d=mn/2−1d=mn/2-1d=mn/2−1 简化为中值滤波器。d 取其它值时，适合于处理多种混合噪声，如高斯噪声和椒盐噪声。

例程 9.13：修正阿尔法均值滤波器

    # 9.13: 修正阿尔法均值滤波器 (Modified alpha-mean filter)img = cv2.imread("../images/Fig0507b.tif", 0)  # flags=0 读取为灰度图像img_h = img.shape[0]img_w = img.shape[1]m, n = 5, 5kernalMean = np.ones((m, n), np.float32)  # 生成盒式核# 边缘填充hPad = int((m-1) / 2)wPad = int((n-1) / 2)imgPad = np.pad(img.copy(), ((hPad, m-hPad-1), (wPad, n-wPad-1)), mode="edge")imgAlphaFilter0 = np.zeros(img.shape)imgAlphaFilter1 = np.zeros(img.shape)imgAlphaFilter2 = np.zeros(img.shape)for i in range(img_h):for j in range(img_w):# 邻域 m * npad = imgPad[i:i+m, j:j+n]padSort = np.sort(pad.flatten())  # 对邻域像素按灰度值排序d = 1sumAlpha = np.sum(padSort[d:m*n-d-1])  # 删除 d 个最大灰度值, d 个最小灰度值imgAlphaFilter0[i, j] = sumAlpha / (m*n-2*d)  # 对剩余像素进行算术平均d = 2sumAlpha = np.sum(padSort[d:m*n-d-1])imgAlphaFilter1[i, j] = sumAlpha / (m*n-2*d)d = 4sumAlpha = np.sum(padSort[d:m*n-d-1])imgAlphaFilter2[i, j] = sumAlpha / (m*n-2*d)plt.figure(figsize=(9, 7))plt.subplot(221), plt.axis('off'), plt.title("Original")plt.imshow(img, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)plt.subplot(222), plt.axis('off'), plt.title("Modified alpha-mean(d=1)")plt.imshow(imgAlphaFilter0, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)plt.subplot(223), plt.axis('off'), plt.title("Modified alpha-mean(d=2)")plt.imshow(imgAlphaFilter1, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)plt.subplot(224), plt.axis('off'), plt.title("Modified alpha-mean(d=4)")plt.imshow(imgAlphaFilter2, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)plt.tight_layout()plt.show()

（本节完）

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Crated：2022-2-1

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