机器视觉之中值滤波

基本概念

灰度图
核

什么是中值滤波

中值也称中位数，即数据按升序或者降序排列，若这组数据的个数为偶数时，中位数为中间两个数的平均数；如果为奇数，那么中位数为中间数的值。中值滤波就是采用这种方式，重新映射出新的灰度值。
假设我们拍摄纯黑色物体，理想状态下得到的图片每个灰度值都相等，但因为各种原因，总会存在个别像素点波动较大（通常称为椒盐噪音），如原图显示。一张分辨率为12x8的图像。我们用(x,y)表示像素坐标，f(x,y)表示原图灰度值。用一个3x3的核进行中值滤波后的图记为g(x,y)。


有图可知，f(3,5)=255，以该点为例，进行核大小为3x3的中值滤波：

1、首先，获取核内各个像素值：{100,0,0,0,255,0,0,0,0}；
2、从小到大进行排序：{0,0,0,0,0,0,0,100,255}；
3、中位数为0，故g(x,y)=0。
综上，像素坐标(3,5)经过3x3中值滤波后，灰度值由255变为0，即：

f(3,5)=255 --中值滤波–> g(x,y)=0

下图为变化后的图像：

如上图，原图经过3x3滤波后，已经过滤掉大部分的零散点，图像相对之前均匀了很多，但还有(9,4)处的杂点没有滤掉，此时，我们可以用更大的核，比如5x5的核，就可以把(9,4)处滤掉。