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注意事项

1、边缘位置可能移动
2、假设噪声分布于图像数据无关
3、最好不好用于高精度测量问题的预处理

算子

保边滤波都是非线性滤波，以halcon算子来进行介绍

eliminate_min_max

基本原理 ：中心像素比邻域像素最大值还大的，则用一些规则（比如均值）替换；比邻域最小值还小的，替换，达到去噪；
而保边的实现是因为：如果是边的话，邻域里至少还有一个像素也是比较大或比较小，与中心像素具有可比性，不会被替换和删除；

sigma_image

基本操作 ：同样是首先确定一个邻域，但中心像素并不会用所有邻域像素进行平滑，而是对每个邻域像素进行判断，如果此灰度值与中心灰度值的差在0~sigma范围内，作为候选像素，当遍历完所有邻域像素后，得到邻域内所有候选像素(<=邻域像素数)，然后求平均。
保边原理 : 由于用来计算均值的像素都是与中心像素差异较小的像素，也就是说统计学里面的标准差小，因此平滑后的像素（均值）与原中心像素偏差小。 换言之，用来平滑的像素与原像素差异不大，边缘上某点的平滑就是用边缘其他像素来平滑。

anisotropic_diffusion

非线性扩散滤波 / 各向异性扩散滤波
起源:偏微分方程在图像处理中的应用。图像与偏微分方程的联系：尺度空间与热传导方程 。
尺度空间就是图像与不同尺度的高斯函数进行卷积的，而此过程得到的结果等价于各向同性的热传导方程的解。 随着卷积核尺度增大 , 光滑程度越大。 由于各向同性热传导方程中系数为常数,图像按不同尺度参数进行平 滑 时 , 任何像素点的任意方向的扩散速度都相同， 这必然造成图像边缘模糊、细节丢失等现象。 1990，Perona和Malik提出PM扩散模型。
保边原理:根据图像梯度，在接近边缘的位置（梯度大&

本文标签： 滤波器平滑图像系列Noise

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