几种平滑处理方法

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。