当对灰度图像执行中值滤波时,我们对像素的强度值进行排序。我们如何排列彩色图像中像素的强度值,因为每个像素都有3个通道R,G,B。什么是公式,谢谢。彩色图像的中值滤波器
回答
这里是2个选项为噪声与中值滤波器的滤波:
- 做用于每个上分别RGB分量的中值滤波器,这不是一个很好的选择,因为该部件是相关的,和伪色可能会出现。
- 你也可以从RGB转换到HSV,然后对色调,饱和度和值进行中值滤波,然后转换回RGB,这种方法通常更好(对于大多数应用)。
HSV描述:
请告诉我一些链接,我可以从中了解你提到的几点。谢谢。 – Navdeep 2014-09-04 18:03:14
这里有一些链接: http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-642-13208-7_4#page-1 http://books.google.co.il/books ?ID = SlXgTyQ86VsC&PG = PA106&LPG = PA106&DQ =中值+过滤器+ HSV&源= BL&OTS = 5vyM0cWtFd&SIG = M1Um0kQHaw258vnJDZDT43UiaG0&HL = EN&SA = X&EI = LjUJVNbXEIboPNKMgNAC&VED = 0CBoQ6AEwADgK#v = onepage&q =中位数%20filter%20hsv&F =假 HTTP://en.wikipedia。 org/wiki/HSL_and_HSV – shoham 2014-09-05 04:03:50
转换为HSV并不会改变主要问题 - 您仍在尝试对有序三元组列表进行排序。如果你使用三个分类键中的一个作为你的分类键,那么它是有意义的(例如,按亮度V排序)。 – wcochran 2017-10-26 00:41:38
选项之一是矢量中值滤波器(VMF)。有关详细的算法描述和有效实施,请参见Fast Modified Vector Median Filter。 VMF的特点之一是不会产生“假”色彩 - 只有原始图像中存在的实际色彩才会用于滤波图像。
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你可以使用split()函数来获得原始RGB三个图像,分别对每个图像应用中值滤波,然后使用merge()函数获得滤波后的原始图像 – dervish 2014-09-03 16:29:27
如果我使用im.at(x,y (x,y)[1]访问B值im.at 然后,在B的排名值中,选择B的中值。在G的值中,选择G的中值,在R值中,选择R的中值作为中心像素。它给了我们一个中值滤波图像。这是对的吗?? –
Navdeep
2014-09-03 16:59:18
解决方案取决于你需要什么样的结果,你的目标是什么? – shoham 2014-09-04 03:57:57