Составители:
Рубрика:
65
Из [2, 22] нам известно, что свертка в пространственной области
эквивалентна умножению в частотной области, поэтому задающее модель
равенство может быть эквивалентным образом записано в частотной
области [1, 18]:
),(),(),(),( vuNvuFvuHvuG
+
=
,
где обозначенные заглавными буквами функции являются преобразованиями
Фурье от соответствующих функций.
u, v - пространственные частоты вдоль оси x и y соответственно.
3.4. Адаптивные медианные фильтры
Наиболее известным из фильтров, основанных на порядковых статистиках,
является медианный фильтр. Действие этого фильтра, как следует из его названия,
состоит в замене значения в точке изображения на медиану значений яркости в
окрестности этой точки [1,18]:
{
}
),(),(
ˆ
),(
tsgmedyxf
xy
Sts Î
=
При вычислении медианы значение в самой точке также учитывается.
Широкая популярность медианных фильтров обусловлена тем, что они прекрасно
приспособлены для подавления некоторых видов случайных шумов, и при этом
приводят к меньшему размыванию по сравнению с линейными сглаживающими
фильтрами того же размера [1, 18]. Медианные фильтры особенно эффективны
при наличии как биполярного, так и униполярного импульсного шума [13, 18].
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 63
- 64
- 65
- 66
- 67
- …
- следующая ›
- последняя »
