평균 필터링과 중앙값 필터링의 내용은 매우 기본적입니다. 평균 필터링은 저역 통과 필터링과 동일하며 이미지가 흐려지는 경향이 있으며 기본적으로 소금과 후추 노이즈에 무력합니다. 중앙값 필터링의 장점은 소금과 후추 노이즈를 매우 잘 필터링할 수 있다는 점이지만, 이미지 불연속성을 쉽게 유발한다는 단점이 있습니다. 위의 두 가지 필터링 방법의 차이점은 다음 세 장의 사진을 통해 명확하게 확인할 수 있습니다.
원본 이미지는 소금과 후추 노이즈가 포함된 이미지입니다
미디언 필터링을 사용한 후 소금과 후추 노이즈가 거의 완전히 제거되었습니다
평균 필터링을 사용한 후 , 소금과 후추 노이즈 노이즈는 작은 거품으로 처리되지만 동시에 이미지가 흐려지기 시작합니다.
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미디언 필터링은 정렬 통계 이론을 바탕으로 노이즈를 효과적으로 억제할 수 있는 비선형 신호 처리 기술입니다. 미디어 필터링의 기본 원리는 디지털 이미지나 디지털 시퀀스를 중심점의 값을 해당 점 주변의 각 점의 중앙값으로 대체하여 주변 픽셀값이 참값에 가까워지도록 하여 고립된 노이즈 점을 제거합니다. 이 방법은 특정 구조의 2차원 슬라이딩 템플릿을 사용하여 픽셀 값의 크기에 따라 플레이트의 픽셀을 정렬하고 단조롭게 상승(또는 하락)하는 2차원 데이터 시퀀스를 생성하는 것입니다. 2차원 중앙값 필터의 출력은 g(x,y)=med{f(x-k,y-l),(k,l∈W)}입니다. 여기서 f(x,y)와 g(x,y)는 다음과 같습니다. 원본 이미지와 처리된 이미지. W는 2차원 템플릿으로 일반적으로 3*3, 5*5 영역이며 선, 원, 십자, 도넛 등 다양한 모양이 될 수도 있습니다.
평균 필터링은 선형 필터링이라고도 하며, 주로 사용하는 방법은 이웃 평균 방법입니다. 선형 필터링의 기본 원리는 원본 이미지의 각 픽셀 값을 평균값, 즉 현재 처리할 픽셀 지점(x, y)으로 대체하고 가장 가까운 여러 픽셀로 구성된 템플릿을 선택하는 것입니다. 그런 다음 평균값은 해당 지점에서 처리된 이미지의 회색 레벨 g(x, y)로 현재 픽셀 지점(x, y)에 할당됩니다. 즉, g(x, y)=1/m∑f(x, y)m은 현재 픽셀을 포함한 템플릿의 총 픽셀 수입니다.