Java圖像去噪怎么實(shí)現(xiàn)?

1、一般的圖像可以用模糊的方式去除噪點(diǎn) 驗(yàn)證碼的噪點(diǎn)，如果是單像素的可以根據(jù)周圍像素點(diǎn)的顏色判斷 其他情況就得用模式識(shí)別了。

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2、開操作就是先腐蝕后膨脹，閉操作則相反。他們的目的：前者是消除一些孤立點(diǎn)并斷開物體之間的“藕斷絲連”（不知道用什么詞表達(dá)更好），后者則是實(shí)現(xiàn)填補(bǔ)“空點(diǎn)”的功能。

3、減少噪聲的方法可以在圖像空間域或在圖像變換域中完成。圖像空間域去噪方法很多，如：線性濾波法、中值濾波法、維納濾波法等。

中值濾波

中值濾波： 中值濾波器是一種可以使圖像平滑的濾波器。它使用濾波器范圍內(nèi)的像素的中值去代表該范圍內(nèi)所有的像素。

中值濾波是對一個(gè)滑動(dòng)窗口內(nèi)的諸像素灰度值排序，用其中值代替窗口中心象素的原來灰度值，它是一種非線性的圖像平滑法，它對脈沖干擾級(jí)椒鹽噪聲的抑制效果好，在抑制隨機(jī)噪聲的同時(shí)能有效保護(hù)邊緣少受模糊。

中值濾波的原理：對于一串連續(xù)輸入的信號(hào)（量化后是一組數(shù)據(jù)）。如下圖所示，是輸入的原信號(hào)。中值濾波的原理為，重新計(jì)算每一個(gè)x的輸出值(y)，新的輸出值。

在OpenCV中，實(shí)現(xiàn)中值濾波的函數(shù)是cvmedianBlur()，其語法格式如下：式中：【例7】針對噪聲圖像，對其進(jìn)行中值濾波，顯示濾波的結(jié)果。

均值濾波和中值濾波的內(nèi)容非常基礎(chǔ)，均值濾波相當(dāng)于低通濾波，有將圖像模糊化的趨勢，對椒鹽噪聲基本無能為力。中值濾波的優(yōu)點(diǎn)是可以很好的過濾掉椒鹽噪聲，缺點(diǎn)是易造成圖像的不連續(xù)性。

中值濾波可以有效去除高頻信號(hào)，對低頻信號(hào)影響很小，因此對去除椒鹽噪聲非常有效。細(xì)節(jié)多的圖像本身高頻信號(hào)很多，因此用中值濾波容易影響圖像質(zhì)量。

急,求匯編語言編程:中值濾波和均值濾波

均值濾波和中值濾波屬于空域圖像增強(qiáng)的處理方法，均值濾波去麻點(diǎn)，中值濾波保邊緣。要進(jìn)行均值濾波首先要生成一個(gè)3x3矩陣。算法運(yùn)算窗口一般采用奇數(shù)點(diǎn)的鄰域來計(jì)算中值，最常用的窗口有3X3和5X5模型。

通過下面三張圖可以清楚看到以上兩種濾波方法的差異。原圖是含有椒鹽噪聲的圖像 利用中值濾波處理后，椒鹽噪聲幾乎完全被去除掉 利用均值濾波處理后，椒鹽噪聲被處理成了小的氣泡，但與此同時(shí)圖像開始變得模糊。

將這兩個(gè)文件放在同一個(gè)文件夾下，然后在 matlab 中運(yùn)行 test_medfilter.m 即可。 將這兩個(gè)文件放在同一個(gè)文件夾下，然后在 matlab 中運(yùn)行 test_medfilter.m 即可。

在OpenCV中，實(shí)現(xiàn)中值濾波的函數(shù)是cvmedianBlur()，其語法格式如下：式中：【例7】針對噪聲圖像，對其進(jìn)行中值濾波，顯示濾波的結(jié)果。