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影像平滑化
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影像平滑的应用
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影像平滑主要是要消除被污染影像的噪声，这是遥感影像处理的研究之一，广泛应用于影像显示、传输、分析、动画制作、媒体合成等领域。此技术是出自于人类视觉系统生理接受特点而设计的一种改善影像品质的方法。处理的对象为在影像生成、传输、处理、显示等过程中受到多种因素扰动形成的加入噪声影像。在影像处理的系统中，影像平滑是影像复原技术里针对“一幅影像中唯一存在的退化是噪声”的特例。
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排序统计滤波器
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排序统计滤波器是非线性的空间滤波器，其响应建立在由滤波器所包围之影像区域中所含像素的顺序(排序)上，然后由排序结果决定的值来取代中心像素的值。
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中值滤波器(median filter)
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将像素的值用该像素(像素的原始值包含在中值的计算内)近邻灰阶的中间值来取代。中值滤波器相当受欢迎，因为对于某种随机噪声，它们提供了绝佳的噪声降低效能，比起同样大小的线性平滑滤波器有显著较小的模糊化。中值滤波器在脉冲噪声(impulse noise)出现时，特别有用，因为脉冲噪声看起来像是叠加在影像上的白点和黑点，所以又称为胡椒盐式噪声(salt-and-pepper noise)。_NEWLINE__NEWLINE_一组值的中间值ζ是使集合中半数的值小于或等于ζ，且一半的值大于或等于ζ。为了在一幅影像中的一个点上执行中值滤波，我们首先把问题里的像素和其邻近像素的值排序，并决定它们的中间值，然后把这个值指定到该像素。例如：在一个3 × 3的邻域中，中间值是第五个最大的值；在5× 5的邻域中，中间值是第十三个最大的值，依此类推。当邻域里的几个值相同时，所有相等的值为一组。例如：假设有一个3×3邻域内的数值为(10 , 20 , 20 , 20 , 15 , 20 , 20 , 25 , 100)，这些值被重新排序为(10, 15 , 20 , 20 , 20 , 20 , 20 , 25 , 100 )，产生中间值为20。因此，中间值滤波器的功能是强迫所有不同灰阶度的点更接近期邻近的点。实际上，比起邻近点亮或暗且其面积小于(滤波器面积得一半)的单独像素群集，被一个n×n的中间值滤波器所消除。在此情况中的“消除”是指强迫其值至邻近的中间值强度。较大的群集受到显著较小的影响。_NEWLINE__NEWLINE_虽然中值滤波器在影像处理上一定是最有用的排序统计滤波器，但它绝不是唯一的。中值代表排序集合的第50个百分点，但是读者将会从基本统计学中回想起排序可有其它的可能性。例如：使用100个百分点产生了所谓的最大值滤波器(max filter)，用在找出影像中最亮点时。3×3最大值滤波器的响应是R=max{│ k=1,2,...,9}。零百分比滤波器为最小值滤波器(min filter)，则是找出影像中的最暗点。