安徽图像滤波器品牌排行榜 3*3滤波器和5*5滤波器平滑图像,哪一个滤波器得到的...

随着数学各分支在理论和应用上的逐步深入，以数学形态学为代表的非线性滤波在保护图像边缘和细节方面取得了显著进展[89][90]。形态学滤波器是近年来出现的一类重要的非线性滤波器，它由早期的二值形滤波器发展为后来的多值(灰度)形态滤波器，在形状识别、边缘检测、纹理分析、图像恢复和增强等领域了广泛的应用。形态滤波方法充分利用形态学运算所具有的几何特征和良好的代数性质，主要采用态学开、闭运算进行滤波操作。从形态学基本原理可知，形态学的开运算会去掉图像上与结构元素的形态不相吻合的相对亮的分布结构，同时保留那些相吻合的部分;而闭运算败旁则会填充那些图像上与结构元素不相吻合的相对暗的分布结构，同时保留那些相吻合的部分。因此他们都可以用来有效的提取特征和平滑像。值得注意地是，采用形态滤波器时，应根据不同的目的选择具有不同形状、大小和方向特性的结构元素。此外，形态腊枯码学开、闭运算都具有幂等性，这意味着一次滤波就己将所有特定于结构元素的噪声滤除千净，再次重复不会产生新的结果。这是一个经典方法(如线性卷积滤波、中值滤波)所不具备的性质。由于形态学运算是从图像的几何形态观点来进行图像处理的，因此这种优良的非线轮哪性滤波器能在滤波的同时，保持图像结构不被钝化。

图像处理中常用的降噪滤波器有：
(1)：电感滤波器；
(2)：电容滤波器；
(3)：L型即电感与电容组成的滤波好拆银器；
(4)π型：LCπ型滤波器，RCπ型滤波

其中可适用于：
(1)：由光和电的基本性质所引起的噪声。如电流的产生是由电子或空穴粒子的*，定向运动所形成。因这些粒子运动的随机性而形成的散粒噪声；导体中自由电子的无规则热运动所形成的热噪声；根据光的粒子性，图像是由光量子所传输，而友宴光量子密度随时间和空间变化所形成的光量子噪声等。
(2)：电器的机械运动产生的噪声。如各种接头因抖动引起电流变化所产生的噪声；磁头、磁带等抖动或一起的抖动等。
(3)：器材材料本身引起的噪声。如正片和负片的表面颗粒性和磁带磁盘表面缺陷所产生的噪声。随着材料科学的发展，这些噪声有望不断减少，但在御亏目前来讲，还是不可避免的。
(4)：系统内部设备电路所引起的噪声。如电源引入的交流噪声；偏转系统和箝位电路所引起的噪声等。

3*3滤波器。
滤波器是一种选频装置，可以使信号中特定的频率成分通过，而极大地衰减其他频率成分。利用滤波器的这种选频作用，可以滤除干扰噪声或进行频谱分析。换句话说，凡是可以使信号中特定的频率成分通过，而极大地衰减或抑制其他频率成分的装置或系统都称之为滤波器。滤波器，是对波进行过滤的器件。“波”是一个非常广泛的物理概念，在电子技术领域，“波”被狭义地局限于特指描述各种 物理量 的取值随时间起伏变化的过程。该过程通过各类传感器的作用，被转换为电压或电流的时间函数，称之为各种物理量的时间波形，或者称之为信号。因为 自变量 时间是连续取值的，所以称之为连续时间信号，又习惯地称之为 模拟信号 (AnalogSignal)。
滤波是信号处理中的一个重要概念，在直流稳压电源中 滤波电路 的作用是尽可能减小脉动的直流伏裤电压中的交流成分，保留其直流成分，使输出电压纹波系数降低，波形变得比较平滑宏厅让蔽局。

不同的滤波器用于不同的噪声，很难说某一个降噪滤波器能符所有的噪声。
首先，说一下噪声的类型吧，噪声的分类和该噪声的分布符合什么模型有关，常见的噪声有高斯白噪声、椒盐噪声、泊松分布噪声、指数分布噪声等。
其次，采用的滤波器有空域滤波器，比如均值滤波器、中值滤波器、低通滤波器、高斯滤波等；频域滤波器，比如小波变换、傅里叶变换、余弦变换等；形态学滤波器，主要是通过膨胀和腐蚀等形态学操作进行去噪。
第三，对应场合。一般平时见的比较多是是高斯白噪声，像用均值滤波、中做槐值滤波、高斯滤波可以去噪。还有在低照度下，比如晚上拍照时的图像，一般属于泊松分布的噪纯桐友声，可以采用一些3d去噪算法，比如效果不错的BM3D算法。像椒盐噪声，一般用中值滤波基本可以去噪。
大概了解就这么多了，如果你还想深入了解的话，可以找一些图像专业方面轮散的书籍，或者找一些去噪方面的综述性的论文看看。

一段音乐随着时间变化的震动.

音乐更直观的理解是这样的：

图1是音乐在时域的样子，而图2则是音乐在频域的样子。

频率为 ,若以横轴为频率，纵轴为幅值，则频率域图像为

正弦函数是单一频率，在频域中只需要一根竖线就能表现出来。我们期望的也是将时域的信号转换成一个个单一频率的正弦函数的组合，这样我们就能够在频域中用一根根竖线表示出来，也就完成了从时域到频域的转换。

如果任意波形都可以转化成亮游常数、若干个正余弦函数的线性组合，我们就可以完成时域到频域的转换。用数学公式表达如下面所示：

于是问题就转化成，对于任意波形，我们能不能找到一组系数 和 ，使上述等式成立？
法国数学家傅里叶在1807年发表的论文中提出了一个当时非常具有争议性的论断： 任何连续周期信号都可以由一组适当的正弦曲线组合而成。

随着频率越来越丰富，合成的波形也越来越接近方波了，当n趋近于无穷大，也就是频谱范围无限大的时候，就可以纳局无限逼近方波了

从频域的角度看

做图像处理的人来说，每一副数字图像就是一组信号，也就是说做图像处理相当于就是做的信号处理。对于信号有他的频域特征以及时域特征，连接时域与频域的通道洞键让便是傅里叶变换了。

图像频率特性分析
频谱图上的每一个像素点都代表一个频率值，幅值由像素点亮度变码而得。对于一幅图像，图像信号的 频率特性 如下：

说明：这里的低通滤波，意思就是把频率低的波留下，把频率高的波过滤掉。示意图是经过居中处理的频谱，就是从频谱的中心到四周频率由低到高。示意图表示的是，留下中间低频的，过滤点中心周围高频的部分。我们知道，低频对应的图像中变化不明显的部分，于是，图像就变的非常模糊。这在图像处理中也叫平滑滤波。

图像的锐化所达到的效果，与平滑化相对，很明显，图像边缘增强了。