数字图像处理与应用——图像滤波技术
图像噪声
噪声
- Impulse noise 冲击噪声；
- Gaussian white noise (thermal noise) 高斯白噪声（电子元器件加热引起）；
- Texture noise (spatial correlated noise) 纹理噪声（半色调技术）。
Impulse noise 冲击噪声（脉冲噪声）
- 椒盐噪声（盐是白色，胡椒粉为黑色）——噪声值将是图像灰度等级的最大值或最小值，每一个概率相等（某一个像素点要么直接是255，要么是0）；
- 均匀脉冲噪声——噪声值是图像灰度等级的最大值和最小值之间的均匀随机变量，[0, 255]的均匀分布（虽然被噪点干扰了，但有可能值与原始值相同）。
为用户给定的参数，表示该像素点被噪声干扰的百分比是多少。
椒盐噪声与脉冲噪声示例。
Gaussian white noise 高斯白噪声
高斯噪声示例。
Texture noise 纹理噪声
计算自相关函数，纹理噪声干扰的邻近像素会有较大的相关性。
表示原始图像，即GT；
表示被噪声污染的图像，
表示经过滤波后的图像；
ISNR：信噪比提高的部分，好的情况下，滤波处理后的图像离GT距离更近，为正值。
滤波后的结果，图像模糊了，再添加一个阈值。
双边滤波
- 橘黄色：高斯低通滤波，中间权重最大，周围权重递减，公式中p、q表示空间像素点的位置，p是当前要滤波的像素点的空间位置，q表示邻近的某个像素点的空间位置；
- 蓝色：若p、q两点的灰度值差别很大，权重值会下降，当
和
非常接近的时候，权重值才会大，加入蓝色这一项，与前面相乘，对周围像素值进行非线性变换（即相似时权重会很大，但不相似时虽然靠得近但权重也会小）；
- 紫色：保证滤波后的像素值仍在[0, 255]，起归一化的作用，保证所有权重值之和为1。
去噪前后结果对比。
失败的结果。
参数不同的失败结果。
双边滤波作用于彩色图像。
不是只可以作用在噪声图像上，看起来更加光滑。
帽子上的褶皱统统被抹去，脸部出现了mach band。
本质目的想去除手后面背景的纹理，但双边滤波对纹理噪声作用效果不大。
非线性全变分滤波
将滤波看为优化问题，优化的目标是：滤波后x方向上的差分和y方向上的差分尽量的少，也就是说要使得图像变得比较光滑。
一些限制条件：
- 原始图像的能量与受噪声干扰的图像是一样的
- 二者差异的积分为给定的均方差。
采用梯度下降法优化。
20次迭代。
滤波后的结果。
双边纹理滤波
这是对原始双边滤波器（Tomasi & Manduchi, 1998）的修改，它对纹理特征进行基于局部块的分析，并将其结果纳入范围滤波器内核；
- 它将纹理信息（而不是颜色信息）纳入了范围过滤器内核
确保适当的纹理/结构分离的中心思想是基于patch移位，从最有代表性的纹理patch中捕捉到纹理信息，并清除突出的结构边缘。
- 纹理往往包含足够强烈的对比，从而与结构相混淆
假设一个的box代表一个patch，每个像素
在
中共有
个patch包含
（右图蓝色为最后一个）。
形成一个指导图像，是根据局部纹理的测量值来的。
如何衡量局部纹理特征的值 or patch是包含边缘的？
- 我们暂且假设纹理信号的振幅比相邻结构边缘的振幅小；
- 我们将纹理定义为信号的细尺度空间振荡；
- 通过色调范围（tonal range）
来衡量一个patch
包含结构边缘的可能性。
色调范围即图像块中最大灰度值和最小灰度值的差，若patch中真正包含边缘，的值相对较大，若为纹理，该值相对较小（判断是真正包含边缘还是由于纹理噪声而引起的伪边缘的相应）。
实验结果。
结构边缘信息保留，纹理信息消除。
Reference
数字图像处理与应用_浙江大学_中国大学MOOC(慕课)数字图像处理与应用,spContent=深刻理解图像处理原理，生动展现图像处理过程，灵活应用图像处理方法,中国大学MOOC(慕课)
https://www.icourse163.org/course/ZJU-1206408807?from=searchPage
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