opencv – 结果中均值和高斯滤波器之间的差异

高斯平滑使用sigma和窗口大小.它会模糊图像以减少图像噪点.另一方面,均值滤波器也会模糊图像并消除噪点.结果的基本区别是什么?
均值滤波器(矩形内核)对于减少空间域(图像空间)中的随机噪声是最佳的.然而,均值滤波器是频域中最差的滤波器,几乎没有能力将一个频带与另一个频带分开.高斯滤波器在频域中具有更好的性能.

平均滤波器在低通滤波器中效率最低.理想情况下,它应该停止高频并仅通过低频.实际上,它会通过许多高频并停止一些低频(慢速滚降和阻带衰减很差).

这在实践中意味着什么?平均滤波器速度很快,如果您想从图像中去除噪声,可能是最佳解决方案.如果要分离图像中存在的频率,这是一个糟糕的解决方案.

有趣的是,您可以使用Mean滤波器实现高斯滤波器.如果对图像应用均值滤波器两次,则会得到与应用三角形内核滤波器相同的结果.如果对图像应用均值滤波器4次,则会得到与应用高斯内核滤波器相同的结果.

高斯滤波器使用卷积并且非常慢.如果使用递归公式实现Mean滤波器,它将像闪电一样运行.多次应用均值滤波器可以加速高斯执行1000次.

回答你的问题.当从图像中去除噪声时,均值滤波器和高斯滤波器给出类似的结果.高斯滤波器在分离频率方面要好得多.此任务的最佳过滤器是Windowed Sinc过滤器.

相关文章
相关标签/搜索