中值滤波和均值滤波的区别

北京理工大学珠海学院实验报告

ZHUHAI CAMPAUS OF BEIJING INSTITUTE OF TECHNOLOGY

班级 学号 姓名 指导教师 成绩 实验题目 实验时间 1. 题目概述

1. 中值滤波：设计中值滤波器，处理peppterN

2. 图像锐化：先将lana图像均值滤波（3*3，或5*5），作为原图像，设计锐化滤波器，处理。

2. 设计思路和流程图

【正文用小五号，宋体字体】 【不得改变格式】

1. 中值滤波：设计中值滤波器，处理peppterN

此题根据实验要求以及图片可知，需要处理的对象图片是一副充满“椒盐”的图像，而我们的实验要求是

处理图片中的椒盐，让图片变得正常。根据题目要求我们应该使用中指滤波器来处理图像。而中指滤波的原理是给图像进行一个设定的模板的像素大小的排序。而我在本题中使用的是3*3的模板来处理图像。 第一步：读取原图片（pepperN.ppm）

通过读取原图片，我们可以与处理后图片进行比较。 代码：P = imread('pepperN.ppm');

MATLAB数字图像处理算术均值滤波与几何均值滤波的实现

算术均值滤波

代码：

clear all;

I=zeros(244,233);

for i=18:226

for j=1:233

for k=1:9

if 24*k-7<=j&&j<=24*k

I(i,j)=255;

end

end

end

end

subplot(2,2,1),imshow(I),title('原始图像');

K1=filter2(fspecial('average',3),I)/255;

K2=filter2(fspecial('average',7),I)/255;

K3=filter2(fspecial('average',9),I)/255;

subplot(2,2,2),imshow(K1),title('3*3算术均值滤波图像'); subplot(2,2,3),imshow(K2),title('7*7算术均值滤波图像'); subplot(2,2,4),imshow(K3),title('9*9算术均值滤波图像');

原始图

像3*3算术均值滤波图

像7*7算术均值滤波图

像9*9算术均值滤波图像

几何均值滤波

代码：

MATLAB数字图像处理算术均值滤波与几何均值滤波的实

2.1.1 中值滤波原理

中值滤波是一种非线性滤波，由于它在实际运算过程中并不需要图像的统计特性，所以比较方便。中值滤波首先是被应用在一维信号处理技术中，后来被二维图像信号处理技术所应用。在一定的条件下，可以克服线性滤波器所带来的图像细节模糊，而且对滤除脉冲干扰及图像扫描噪声最为有效。中值滤波的目的是保护图像边缘的同时去除噪声。

在一维的情况下，中值滤波器是一个含有奇数个像素的窗口，在处理之后，将窗口正中的像素灰度值用窗口内各像素灰度值的中值来代替。设有一个维序列f1，f2，…，fn，取窗口长度为奇数m，对此序列进行中值滤波，就是从输入序列中相续抽出m个数，fi-v，…fi，…fi+v，其中为窗口的中心值v=(m-1)／2，再将这m个点的数值按其数值大小排列，取其序号为正中间的那个数作为滤波输出。中值滤波表达式为：

Fi?Med?fi?v,?,fi,?,fi?v? （2-1）

对二维序列{Xi,j}的中值滤波，滤波窗口也是二维的，但这种二维窗口可以有各种不同的形状，如线状、方形、圆形、十字形、圆环形等。二维中值滤波可表示为：

Fi,j?Med?xi,j?，A为滤波窗口 （2-2）

A在实

2.1.1 中值滤波原理

中值滤波是一种非线性滤波，由于它在实际运算过程中并不需要图像的统计特性，所以比较方便。中值滤波首先是被应用在一维信号处理技术中，后来被二维图像信号处理技术所应用。在一定的条件下，可以克服线性滤波器所带来的图像细节模糊，而且对滤除脉冲干扰及图像扫描噪声最为有效。中值滤波的目的是保护图像边缘的同时去除噪声。

在一维的情况下，中值滤波器是一个含有奇数个像素的窗口，在处理之后，将窗口正中的像素灰度值用窗口内各像素灰度值的中值来代替。设有一个维序列f1，f2，…，fn，取窗口长度为奇数m，对此序列进行中值滤波，就是从输入序列中相续抽出m个数，fi-v，…fi，…fi+v，其中为窗口的中心值v=(m-1)／2，再将这m个点的数值按其数值大小排列，取其序号为正中间的那个数作为滤波输出。中值滤波表达式为：

Fi?Med?fi?v,?,fi,?,fi?v? （2-1）

对二维序列{Xi,j}的中值滤波，滤波窗口也是二维的，但这种二维窗口可以有各种不同的形状，如线状、方形、圆形、十字形、圆环形等。二维中值滤波可表示为：

Fi,j?Med?xi,j?，A为滤波窗口 （2-2）

A在实

2.1.1 中值滤波原理

中值滤波是一种非线性滤波，由于它在实际运算过程中并不需要图像的统计特性，所以比较方便。中值滤波首先是被应用在一维信号处理技术中，后来被二维图像信号处理技术所应用。在一定的条件下，可以克服线性滤波器所带来的图像细节模糊，而且对滤除脉冲干扰及图像扫描噪声最为有效。中值滤波的目的是保护图像边缘的同时去除噪声。

在一维的情况下，中值滤波器是一个含有奇数个像素的窗口，在处理之后，将窗口正中的像素灰度值用窗口内各像素灰度值的中值来代替。设有一个维序列f1，f2，…，fn，取窗口长度为奇数m，对此序列进行中值滤波，就是从输入序列中相续抽出m个数，fi-v，…fi，…fi+v，其中为窗口的中心值v=(m-1)／2，再将这m个点的数值按其数值大小排列，取其序号为正中间的那个数作为滤波输出。中值滤波表达式为：

Fi?Med?fi?v,?,fi,?,fi?v? （2-1）

对二维序列{Xi,j}的中值滤波，滤波窗口也是二维的，但这种二维窗口可以有各种不同的形状，如线状、方形、圆形、十字形、圆环形等。二维中值滤波可表示为：

Fi,j?Med?xi,j?，A为滤波窗口 （2-2）

A在实

数

学号：专业：

字 图 像 处 理

姓名：XXXXXXXXXX

XXXXXXXXXXXXXXXX XX

非线性平滑——中值滤波

一. 实验目的

1. 了解统计排序滤波器在数字图象处理中的作用； 2. 理解中值滤波的原理、特点、适用对象； 3. 掌握中值滤波的各种方法。

二. 实验原理

中值滤波是一种非线性信号处理方法，与其对应的中值滤波器是一种统计排序滤波器，用象素邻域内各灰度级排序的中值来代替该象素的灰度级（用一个奇数点的移动窗口，将窗口中心点的值用窗口内的中值代替），一定条件下，可以克服线性滤波器（如邻域平滑滤波等）所带来的图象细节模糊，而且对滤除脉冲干扰及图象扫描噪声最为有效（中值滤波的输出与输入噪声的密度分布有关，对随机噪声的抑制能力，中值滤波比平均值滤波要差一些；但对脉冲干扰，特别是脉冲宽度小于窗口一半、相距较远的窄脉冲干扰，中值滤波的效果较好）。

设有一个一维序列f1, f2, …, fn，取窗口长度（点数）为m（m为奇数），对其进行中值滤波，就是从输入序列中相继抽出m个数fi-v, …, fi-1, fi, fi+1, …, fi+v（其中fi为窗口中心点值，v=(m-1)／2），再将这m个点按其数值大小排序，取

数

学号：专业：

字 图 像 处 理

姓名：XXXXXXXXXX

XXXXXXXXXXXXXXXX XX

非线性平滑——中值滤波

一. 实验目的

1. 了解统计排序滤波器在数字图象处理中的作用； 2. 理解中值滤波的原理、特点、适用对象； 3. 掌握中值滤波的各种方法。

二. 实验原理

中值滤波是一种非线性信号处理方法，与其对应的中值滤波器是一种统计排序滤波器，用象素邻域内各灰度级排序的中值来代替该象素的灰度级（用一个奇数点的移动窗口，将窗口中心点的值用窗口内的中值代替），一定条件下，可以克服线性滤波器（如邻域平滑滤波等）所带来的图象细节模糊，而且对滤除脉冲干扰及图象扫描噪声最为有效（中值滤波的输出与输入噪声的密度分布有关，对随机噪声的抑制能力，中值滤波比平均值滤波要差一些；但对脉冲干扰，特别是脉冲宽度小于窗口一半、相距较远的窄脉冲干扰，中值滤波的效果较好）。

设有一个一维序列f1, f2, …, fn，取窗口长度（点数）为m（m为奇数），对其进行中值滤波，就是从输入序列中相继抽出m个数fi-v, …, fi-1, fi, fi+1, …, fi+v（其中fi为窗口中心点值，v=(m-1)／2），再将这m个点按其数值大小排序，取

粒子滤波的一些文献

ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ计算机工程与应用２００８，４４（１１）６１

基于粒子滤波和均值漂移的目标跟踪

何文媛，韩

斌，徐

之，宋敬海

ＨＥＷｅｎ－ｙｕａｎ，ＨＡＮＢｉｎ，ＸＵＺｈｉ，ＳＯＮＧＪｉｎｇ－ｈａｉ

江苏科技大学电信学院，江苏镇江２１２００２

ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＪｉａｎｇｓｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｚｈｅｎｊｉａｎｇ，Ｊｉａｎｇｓｕ２１２００２，ＣｈｉｎａＥ－ｍａｉｌ：ｂｅｃｋｙ＿１９８３＠１６３．ｃｏｍ

ＨＥＷｅｎ－ｙｕａｎ，ＨＡＮＢｉｎ，ＸＵＺｈｉ，ｅｔａｌ．Ｏｂｊｅｃｔｔｒａｃｋｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｐａｒｔｉｃｌｅｆｉｌｔｅｒａｎｄｍｅａｎ－ｓｈｉｆｔ．ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ

（１１）：６１－６４．ａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２００８，４４

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｅｍｂｅｄｓｍｅａｎ－ｓｈｉｆｔｉｎｔｏｔｈｅｔｒａｃｋｉｎｇｆｒａｍｅｏｆｔｈｅｐａｒｔｉｃｌｅｆｉｌｔｅｒａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｔｈｅａｕｔｈｏｒｓｒｅｇａｒｄｃｏｌｏｒｄｉｓｔｒｉｂｕ

课程：现代信号处理

专业：信号与信息处理

贝叶斯与卡尔曼滤波的区别

贝叶斯原理的实质是希望用所有已知信息来构造系统状态变量的后验概率密度，即用系统模型预测状态的先验概率密度，再用最新的观测数据进行修正，得到后验概率密度。通过观测数据来计算状态变量取不同值的置信度，由此获得状态的最优估计。

卡尔曼滤波是贝叶斯滤波的一种特例，是在线性滤波的前提下，以最小均方误差为最佳准则的。采用最小均方误差准则作为最佳滤波准则的原因在于这种准则下的理论分析比较简单，因而可以得到解析结果。贝叶斯估计和最大似然估计都要求对观测值作概率描述，线性最小均方误差估计却放松了要求，不再涉及所用的概率假设，而只保留对前两阶矩的要求。

扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波都是递推滤波算法，它们的基本思想都是通过采用参数化的解析形式对系统的非线性进行近似，而且都是基于高斯假设。

EKF其基本思想是围绕状态估值对非线性模型进行一阶Taylor展开，

然后应用线性系统Kalman滤波公式。主要缺陷有两点：（1）必须满足小扰动假设，即假设非线性方程的理论解与实际解之差为小量。也就是说EKF只适合非线性系统，对于强非线性系统，该假设不成立，此时EKF性能极不稳定，甚至发散；（2）必须计算Jaco

课程：现代信号处理

专业：信号与信息处理

贝叶斯与卡尔曼滤波的区别

贝叶斯原理的实质是希望用所有已知信息来构造系统状态变量的后验概率密度，即用系统模型预测状态的先验概率密度，再用最新的观测数据进行修正，得到后验概率密度。通过观测数据来计算状态变量取不同值的置信度，由此获得状态的最优估计。

卡尔曼滤波是贝叶斯滤波的一种特例，是在线性滤波的前提下，以最小均方误差为最佳准则的。采用最小均方误差准则作为最佳滤波准则的原因在于这种准则下的理论分析比较简单，因而可以得到解析结果。贝叶斯估计和最大似然估计都要求对观测值作概率描述，线性最小均方误差估计却放松了要求，不再涉及所用的概率假设，而只保留对前两阶矩的要求。

扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波都是递推滤波算法，它们的基本思想都是通过采用参数化的解析形式对系统的非线性进行近似，而且都是基于高斯假设。

EKF其基本思想是围绕状态估值对非线性模型进行一阶Taylor展开，

然后应用线性系统Kalman滤波公式。主要缺陷有两点：（1）必须满足小扰动假设，即假设非线性方程的理论解与实际解之差为小量。也就是说EKF只适合非线性系统，对于强非线性系统，该假设不成立，此时EKF性能极不稳定，甚至发散；（2）必须计算Jaco