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1、彩色圖像濾波方案?jìng)鹘y(tǒng)的彩色圖像濾波理論方法彩色圖像濾波的目標(biāo)就是同時(shí)達(dá)到下面三個(gè)目的:削弱噪聲,保持色調(diào)和保護(hù)邊緣或細(xì)節(jié)信息。假設(shè)濾波器窗口大小為N(N為奇數(shù)),將濾波器窗口內(nèi)的樣本像素(矢量)從上到下、從左到右排列,寫成:x(N+1)2為正在考慮的中心像素。另外,我們還寫出像素xi和xj的Euclidean距離D(xi,xj)和夾角距離A(xi,xj):彩色圖像濾波基礎(chǔ)顏色空間RGB顏色空間CIEXYZ及均勻顏色空間(CIELAB,CIELUV)Munsell顏色空間VMF也可采用另外一種形式-基于樣本降維排序的方式來(lái)定義。假設(shè)長(zhǎng)
2、度為N的濾波器窗口所包含的樣本矢量為Γ={x1x2,,...,xN},我們?yōu)闃颖臼噶縳k定義如下的聚集距離dk:VMF能有效地去除在矢量的模上相差很大的噪聲,如沖擊噪聲和指數(shù)噪聲.但對(duì)于加性噪聲,效果不理想。矢量方向?yàn)V波器與基于矢量模距離的矢量中值濾波器VMF不同,BVDF是基于角度距離的,它來(lái)自于輸入矢量方向的最大可能性估計(jì),能有效地去除色調(diào)相差較大的噪聲像素。距離方向?yàn)V波器混合方向?yàn)V波器加權(quán)的矢量濾波器雖然經(jīng)典的矢量濾波器(VMF、BVDF、DDF)和混合方向?yàn)V波器HDF能很好地去除沖擊噪聲,但是它們經(jīng)常摧毀圖像邊緣或細(xì)節(jié)信息。
3、這是因?yàn)樗鼈冊(cè)跒V波時(shí),引進(jìn)了最大數(shù)量的平滑(對(duì)每個(gè)像素都進(jìn)行固定的平滑)。選擇加權(quán)的矢量濾波器SWVF上述公式給出的只是加權(quán)的矢量濾波器的一般框架,但不實(shí)用,因?yàn)樗枰_定濾波器窗口內(nèi)所有像素的權(quán)值。中心加權(quán)的矢量中值濾波器CWVMF定義中心加權(quán)的Euclidean聚集距離(關(guān)于像素xl):改進(jìn)型的中心加權(quán)的矢量中值濾波MCWVMF定義如下的聚集距離:對(duì)于CWVMF,W0的優(yōu)化值取4.5;對(duì)于MCWVMF,W0取0.6。開(kāi)關(guān)型矢量濾波器開(kāi)關(guān)型矢量濾波器SVF的一般形式如下:基于空間距離加權(quán)的矢量濾波算法基于空間距離加權(quán)的自適應(yīng)型矢量
4、濾波器:ADWVMFADWBVDFADWDDF基本加權(quán)公式算法原理參數(shù)的自適應(yīng)計(jì)算分布密度d的確定:具有細(xì)線保護(hù)能力的開(kāi)關(guān)型矢量濾波器提出四個(gè)方向算子來(lái)估算當(dāng)前中心像素和周邊鄰域像素的平均色差,從而去判斷當(dāng)前的中心像素是否為噪聲像素?;贑IELAB空間的開(kāi)關(guān)型矢量中值濾波器LABSVMF基于RGB空間的開(kāi)關(guān)型矢量中值濾波器RGBSVMF基于CIELAB空間的開(kāi)關(guān)型矢量中值濾波器使用空間中的二個(gè)點(diǎn)p1(L1*,a1*,b1*)、p2(L2*,a2*,b2*)之間的Euclidean距離來(lái)表示相應(yīng)兩種顏色的色差:定義四個(gè)方向算子:用Γ
5、k(k=1,2,3,4)表示上面四個(gè)算子構(gòu)造下面的公式來(lái)檢測(cè)qij是否為噪聲并產(chǎn)生新的濾LABSVMF的輸出y(LABSVMF):基于RGB空間的開(kāi)關(guān)型矢量中值濾波器直接在RGB空間中計(jì)算二個(gè)彩色像素q1(R1,G1,B1)、q2(R2,G2,B2)的色差:聯(lián)系上下文理解詞語(yǔ)理解詞語(yǔ)的方法1、明白基本詞義2、聯(lián)系上下文,結(jié)合語(yǔ)境3、找到理解點(diǎn),多種方法結(jié)合總答題思路:基本詞義+語(yǔ)境中含義詞義分為本義:詞語(yǔ)最初、最基本、最常用的含義引申義:在詞語(yǔ)本義的基礎(chǔ)上,演變派生出來(lái)的含義;如【年】;包括比喻義比喻義:通過(guò)比喻產(chǎn)生的含義如【烏云】
6、理解基本詞義1、查《現(xiàn)代漢語(yǔ)詞典》2、拆詞法突破難點(diǎn)字,駐守=駐扎+防守=駐扎防守3、同義詞替代法老張是個(gè)詼諧的人。——風(fēng)趣、幽默