k近邻平滑滤波

. ...大学毕业设计（论文）图像降噪中的边界保持平滑滤波方法研究：学号：指导教师：摘要当今社会是信息数字化时代,无论是学习,生活都与信息数字紧密相关联,其中数字图像处理在其中占有着举足轻重的地位。

21世纪,数字图像处理技术高速发展,并广泛应用于识别领域,医学领域,体育领域等。

平滑滤波是图像处理学的基础.最基础的滤波方式是均值滤波和中值滤波,这两种滤波方式对噪声都有抑制作用而且算法简单,但是导致图像变模糊尤其是边缘变模糊是无可避免的。

虽然将滤波器加权后,效果有所改善,但理论是近似的,所以效果仍不明显。

为了改善边缘的模糊,我们发现只要处理好灰度变化显著的边缘,图像就会达到一个很好的效果,要最大程度保持图片的清晰,希望在进行平滑处理的同时,检测出景物的边界,然后对噪声进行处理。

本文用matlab编辑算法实现中值滤波,均值滤波,最小方差滤波,k近邻滤波对噪声的处理,并进行性能的分析和比较。

关键词:matlab;中值滤波;均值滤波;最小方差滤波;k近邻滤波AbstactModern society is digital , whether learning or life is closely associated with digital information, including digital image processing in which occupies a pivotal position .21 century, the rapid development of digital image processing technology widely used in the field of identification, medicalfication, the field of sports.The smoothing filter is the basis of image processing. The most basic filter is the mean filter and median filter, both filtering noise inhibited and the algorithm is simple, but lead to the edge of the image blurred without avoidable. Although the effect is improving ,the theory is approximate, so the effect is still not clear.In order to improve the edge blur, we found that handling the gray-scale variation significant edge, the image will reach a good effect, To the maximum extent to maintain the clarity of the picture, while performing smoothing processing, a scene boundary is detected, then, the noise is processing.In this paper, using matlab algorithm for editing median filtering, mean filtering, minimum variance filtering, k-nearest neighbor filtering noise processing and analysis and comparison of performance.Keywords: matlab; median filter; mean filter; minimum variance filtering; k nearest neighbor filter目录摘要 (I)Abstact (II)第1章:绪论 (1)1.1 课题背景 (1)1.2研究目标 (1)1.3研究容 (1)1.4论文的组织安排 (2)第2章平滑滤波的相关知识 (3)2.1噪声的相关知识 (3)2.1.1 噪声的定义 (3)2.1.2在matlab中添加噪声 (4)2.2彩色图像的分解 (5)2.3平滑的概念 (6)2.3.1空间域方法 (7)2.3.2频率域方法 (7)2.3.3平滑算法 (7)2.4峰值信噪比的概念 (8)第3章均值滤波 (10)3.1均值滤波的概念及方法 (10)3.2均值滤波的效果比较 (11)3.3均值滤波的评价 (13)第4章中值滤波 (14)4.1中值滤波的概念和方法 (14)4.2均值滤波的效果比较 (14)对加椒盐噪声的图像进行中值滤波得到滤波前后的图像比较,如图10,图11所示: (14)4.3中值滤波的评价 (16)第5章灰度最小方差滤波器 (17)5.1边缘保持类平滑滤波的效果 (17)5.2灰度最小方差滤波器 (17)5.2.1灰度最小方差滤波器的概念和方法 (17)5.2.3灰度最小方差滤波器效果比较 (19)5.2.4灰度最小方差滤波器的评价 (20)第6章K近邻平滑滤波器 (21)6.1 k近邻平滑滤波器的概念和方法 (21)6.2k近邻平滑滤波器的效果比较 (21)6.3k近邻平滑滤波器的评价 (24)结论 (25)致 (28)主要参考文献 (29)附录主要程序源代码 (30)第1章:绪论1.1 课题背景平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术。

课程大作业实验报告2.1 图像滤波方法的比较课程名称：数字图像处理组长：张佳林学号：200830460232 年级专业班级： 08 自动化 2班（ppt 制作，数据整理）成员一：卢洪炬学号：200830460222 年级专业班级：08 自动化 2班（实验报告，编程）成员二：余嘉俊学号：200830460231年级专业班级： 08 自动化 2班（编程，程序整理）指导教师邓继忠报告提交日期2010 年 12 月 4 日项目答辩日期2010 年 12 月 5 日目录1项目要求 (3)2项目开发环境 (3)3系统分析·························································3 3.1系统的主要功能分析 (3)3.2 系统的基本原理 (4)3.1 系统的关键问题及解决方法 (9)4系统设计························································10 4.1程序流程图及说明····························· (10)4.2 程序主要模块功能介绍 (11)5实验结果与分析··················································11 5.1 实验结果····························· (11)5.2 项目的创新之处 (15)5.3 存在问题及改进设想 (15)6心得体会························································15 6.1系统开发的体会····························· (15)6.2 对本门课程的改进意见或建议 (15)1项目要求1.1 基本要求：1)通过课本和网上查找资料，了解各种图像滤波的基本原理。

k近邻中值滤波计算过程k近邻中值滤波是一种常见的图像处理算法，它可以有效地去除图像中的噪声，提高图像的质量。

本文将详细介绍k近邻中值滤波的计算过程，并提供一些指导意义的应用建议。

首先，我们来了解一下何为噪声。

在数字图像中，噪声是指对图像信号的干扰，它可以由各种因素引起，如传感器噪声、传输过程中的干扰、电磁干扰等等。

噪声的存在会使图像出现细小的颗粒状或斑点状的明暗变化，影响图像的观感和质量。

k近邻中值滤波是一种基于排序统计的非线性滤波方法。

它的核心思想是对每个像素点的领域内的邻居像素进行排序，然后将邻域中的中值作为当前像素点的值，从而达到降噪的目的。

下面我们详细介绍k 近邻中值滤波的计算过程。

首先，选择一个合适的窗口大小，窗口的大小决定了邻域的大小。

通常情况下，选择一个奇数大小的窗口，如3×3，5×5或7×7。

窗口越大，平滑效果越好，但同时也可能导致图像细节的损失。

然后，选择一个待处理的像素点，以该点为中心，将邻域区域内的所有像素点提取出来。

这些点可以是以该点为中心的窗口内的所有像素，或者是以该点为中心的一个固定半径内的像素。

这取决于具体的应用场景和需求。

接着，根据邻居像素的灰度值进行排序。

排序可以选择快速排序、冒泡排序等算法，根据实际情况选择合适的方法。

排序后，找到邻域中的中值，即位于排序后数组的中间位置的像素值。

最后，将邻域中的中值赋值给待处理的像素点，完成一次k近邻中值滤波的过程。

然后，继续处理下一个像素点，直到所有的像素点都完成处理。

通过重复以上步骤，我们可以对整张图像进行k近邻中值滤波处理。

这样，图像中的噪声点将被平滑处理，图像的质量将得到明显提高。

除了图像处理领域，k近邻中值滤波还可以应用于其他领域，如音频处理、数据清洗等。

在音频处理中，通过对声音信号中的噪声进行中值滤波，可以使音频更加清晰；在数据清洗中，可以通过中值滤波去除异常数据点，提高数据的准确性。

滤波算法平滑算法整理滤波算法和平滑算法是数字信号处理中常用的技术，用于去除噪声并平滑信号。

本文将对滤波算法和平滑算法进行整理，并介绍它们的常见应用。

滤波算法是一种通过在时域或频域对信号进行处理来删除或减弱不需要的信号成分的技术。

滤波算法可以分为线性和非线性滤波两类。

线性滤波算法可以通过对原始信号进行加权求和的方式来实现。

其中最常用的线性滤波算法是卷积滤波算法，它使用一个滤波器（也称为卷积核）对信号进行卷积运算。

滤波器是一个小的窗口函数，其数值决定了不同位置上的信号加权系数。

卷积滤波算法可以分为低通滤波和高通滤波两类。

低通滤波器主要用于平滑信号，去除高频成分。

常用的低通滤波器有移动平均滤波器和Butterworth滤波器。

移动平均滤波器的原理是通过计算窗口内信号的均值来平滑信号，其中窗口的大小决定了平滑的程度。

Butterworth滤波器是一种无衰减的频率响应滤波器，可以通过调整滤波器的阶数和截止频率来控制滤波效果。

高通滤波器主要用于强调信号中的高频成分，可以用于去除低频噪声。

常用的高通滤波器有巴特沃斯高通滤波器和补余滤波器。

巴特沃斯高通滤波器是一种频率响应平坦的滤波器，可以通过调整截止频率来选择滤波效果。

补余滤波器则是通过对原始信号进行高通滤波后再与原始信号相减，得到高频成分。

非线性滤波算法采用非线性函数进行信号处理。

非线性滤波器一般适用于处理非高斯型信号，例如椒盐噪声。

常用的非线性滤波器有中值滤波器和自适应滤波器。

中值滤波器的原理是将窗口内的信号排序后选择中间值作为输出值，可以有效去除噪声。

自适应滤波器则是通过对信号进行动态调整的方式来实现滤波，可以根据信号的统计特性进行优化。

平滑算法与滤波算法相似，也是一种信号处理技术，但它更关注的是对信号的整体平均性进行调整。

平滑算法可以分为移动平均平滑和指数平滑两类。

移动平均平滑是一种简单而有效的平滑算法，在信号上采用移动窗口平均值进行平滑处理。

窗口的大小决定了平滑的程度，较大的窗口可以平均更多的样本点，从而减小噪声的影响。

医学图像配准与配对的基本步骤与算法随着互联网时代的到来，互联网思维逐渐渗透到各个领域，包括医学图像处理。

作为一位现代互联网思维的老师，我将为大家介绍医学图像配准与配对的基本步骤与算法，并探讨其在医学领域的应用。

医学图像配准是指将不同时间、不同模态或不同患者的医学图像进行对齐，以实现图像的统一和比较。

配准的基本步骤包括：图像预处理、特征提取、特征匹配和变换模型。

首先，图像预处理是为了去除图像中的噪声和不必要的信息，以提高后续处理的准确性和效率。

常用的预处理方法包括平滑滤波、边缘检测和图像增强等。

通过这些方法，可以使图像更加清晰、明确，为后续的特征提取和匹配打下良好的基础。

接下来，特征提取是将图像中的关键信息提取出来，以便进行后续的匹配和变换。

常用的特征包括角点、边缘、纹理等。

特征提取的方法有很多，例如Harris角点检测、SIFT特征提取等。

通过这些方法，可以从图像中提取出具有独特性和稳定性的特征点或特征描述子，为后续的匹配和变换提供可靠的依据。

然后，特征匹配是将两幅图像中的特征进行对应，以找到它们之间的关系。

特征匹配的目标是找到最佳的匹配对，即使得两幅图像中的特征点之间的距离最小。

常用的特征匹配算法包括暴力匹配、K近邻匹配和RANSAC匹配等。

通过这些算法，可以实现特征点的准确匹配，为后续的变换模型提供准确的输入。

最后，变换模型是根据特征匹配的结果，将一个图像变换到另一个图像的空间中。

常用的变换模型包括仿射变换、透视变换和非刚性变换等。

这些变换模型可以将图像进行旋转、平移、缩放等操作，从而实现图像的对齐和配准。

医学图像配准与配对在医学领域有着广泛的应用。

例如，在医学影像诊断中，医生可以通过将多个时间点的同一患者的图像进行配准，来观察病变的演变和治疗效果的评估。

此外，在医学研究中，医学图像配准可以用于分析不同患者之间的结构和功能的差异，从而帮助研究人员更好地理解疾病的发生和发展机制。

总之，医学图像配准与配对是一项重要的技术，它可以将不同时间、不同模态或不同患者的医学图像进行对齐，为医学影像诊断和研究提供可靠的基础。

第一章基本概念1、图像：是对客观存在物体的一种相似性的生动模仿与描述。

（图像是对客观存在的物体的某种属性的平面或空间描述）2、图像分为：物理图像、虚拟图像物理图像：物质和能量的实际分布。

虚拟图像：采用数学的方法，将由概念形成的物体（不是实物）进行表示的图像。

3、图像分为：数字图像（离散的）模拟图像（连续的）4、数字图像是用数字阵列表示的图像。

数字阵列中的每一个数字，表示数字图像的一个最小单位，称为像素。

像素是组成数字图像的基本元素。

5、数字图像的表示方法：（以黑白图像为例）黑白图像可用二维函数f(x,y)表示，其中x,y是平面的二维坐标，f(x,y)表示点(x,y)的亮度值(灰度值) 。

7、数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。

8、低级图像处理、中级图像处理和高级图像处理。

（1）低级图像处理：主要对图象进行各种加工以改善图象的视觉效果、或突出有用信息，并为自动识别打基础，或通过编码以减少对其所需存储空间、传输时间或传输带宽的要求。

特点：输入是图像，输出也是图像。

（2）中级图像处理：主要对图像中感兴趣的目标进行检测（或分割）和测量，以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述。

特点：输入是图像，输出是特征（如边界、轮廓及物体标识）。

（3）高级图像处理：在中级图像处理的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间相互的联系，并得出对图像内容含义的理解（对象识别）及对原来客观场景的解释（计算机视觉）。

特点：输入是数据，输出是理解。

9、根据你自己的理解，选择一个数字图像处理的应用实例，并简单说明其中涉及的具体技术。

在用手机软件修图时，照片由模糊变清晰用的是图像增强技术、放大缩小用的是图像的几何变换技术、把某个特征提取出来用的是图像分割技术。

第二章采样量化1、黑白图像是指图像的每个像素只能是黑或者白，没有中间的过渡，故又称为２值图像。

拉曼光谱结合深度学习算法的塑料分类的研究作者：苑宁之陈少华牟涛涛来源：《光学仪器》2023年第05期摘要：拉曼光譜法能识别塑料制品光谱特征峰，但操作流程繁琐且准确率有待提升，对此提出了基于一维卷积神经网络（one-dimensional convolution neural network， 1-D CNN）的塑料制品分类算法，首先建立以聚乙烯（polyethylene， PE）、聚丙烯（polypropylene， PP）、聚对苯二甲酸乙二醇酯（polyethylene terephthalate， PET）和聚苯乙烯（polystyrene， PS）为原材料的40种塑料包装样本数据集；然后设计1-D CNN 、K 近邻（KNN）、决策树（DT）和支持向量机（SVM）4种算法模型进行训练，并在光谱分类流程、模型准确率和鲁棒性等方面进行对比。

实验结果表明，1-D CNN 在不经过预处理条件下分类准确率达到98.62%，且在60 dB 噪声下仍有96.42%的准确率，优于另外3种传统机器学习算法模型。

该结果证实，拉曼光谱融合神经网络的多分类方法可提升塑料制品检测性能。

关键词：拉曼光谱；一维卷积神经网络；机器学习；塑料制品；定性分类中图分类号： O 433.4 文献标志码： AResearch on classification of plastics by Raman spectroscopy combined with deep learning algorithmYUANNingzhi ，CHEN Shaohua，MU Taotao（College of Instrumental Science and Optoelectronic Engineering， Beijing Information Science andTechnology University， Beijing 100192， China）Abstract： Raman spectroscopy can identify the spectral characteristic peaks of plastic products， but the operation process is complicated and the accuracy needs to be improved. Therefore， a classification algorithm for plastic products based on one-dimensional convolution neural network （1-D CNN） is proposed. Firstly， data sets of 40 kinds of plastic packaging samples using polyethylene， polypropylene， polyethylene terephthalate and polystyrene as raw materials were established. Then， four algorithm models including 1-D CNN， KNN， DT and SVM were designed for training， and the spectral classification process， model accuracy and robustness were compared. The experimental results show that the classification accuracy of 1-D CNN can reach 98.62% without pretreatment. And the accuracy rate is 96.42% under 60 dB noise，which is better than thethree traditional machine learning algorithm models. The results show that the multi-classification method of Raman spectral fusion neural network can improve the detection performance of plastic products.Keywords： Raman spectroscopy； one-dimensional convolutional neural network ； machine learning；plastic products ；qualitative classification引言塑料包装的原材料为树脂，纯树脂本身无毒无臭，但其单体和低聚物多为致癌物，很容易透过塑料制品向外散发，尤其在经过高温加热或在包装老化的过程中会释放大量有毒物质，损害消费者健康[1]。

平滑变结构滤波方法及其在目标跟踪中的应用平滑变结构滤波方法及其在目标跟踪中的应用摘要：平滑变结构滤波方法是一种广泛应用于信号处理领域的滤波技术。

本文介绍了平滑变结构滤波方法的基本原理和常见的滤波器类型。

在此基础上，探讨了平滑变结构滤波方法在目标跟踪中的应用，并与其他滤波方法进行了比较与分析。

实验结果展示了平滑变结构滤波方法在目标跟踪中的优势和适用性。

1. 引言目标跟踪是计算机视觉领域中的一个重要任务，广泛应用于视频监控、智能交通等领域。

目标跟踪的核心是准确地确定目标在视频序列中的位置和运动信息。

平滑变结构滤波方法作为一种有效的信号处理技术，被广泛应用于目标跟踪中。

本文旨在介绍平滑变结构滤波方法的基本原理和其在目标跟踪中的应用。

2. 平滑变结构滤波方法平滑变结构滤波方法是一种通过在信号空间和频率空间中进行滤波操作来实现信号平滑的技术。

其基本原理是结合局部平滑和全局平滑的特性，通过自适应调整滤波器的参数，根据信号的局部特点应用不同类型的滤波器进行滤波操作。

常见的平滑变结构滤波器包括线性滤波器、非线性滤波器、自适应滤波器等。

2.1 线性滤波器线性滤波器是平滑变结构滤波方法中最常用的滤波器之一。

它通过线性组合信号的邻域像素值来估计当前像素值。

线性滤波器的主要优点是计算简单、实时性强，但其在处理复杂背景和目标模糊等情况下存在一定局限性。

2.2 非线性滤波器非线性滤波器是一类通过非线性操作实现平滑的滤波器。

常见的非线性滤波器包括中值滤波器、双边滤波器等。

非线性滤波器能够更好地抑制噪声、保持边缘信息，适用于处理复杂背景和目标模糊等情况。

2.3 自适应滤波器自适应滤波器是根据信号的局部特征自适应地调整滤波器的参数，以实现更好的滤波效果。

自适应滤波器可以根据信号的统计特性对滤波过程进行动态调整，适应不同场景下的信号变化。

3. 平滑变结构滤波方法在目标跟踪中的应用平滑变结构滤波方法在目标跟踪中得到了广泛的应用。

其核心思想是根据目标在当前帧的位置和运动信息，选择合适的滤波器对目标区域进行滤波操作。

k近邻中值滤波计算过程
步骤1：确定滤波窗口大小
首先，需要确定滤波的窗口大小，通常选择一个奇数大小的窗口，例如3×3、5×5等。

步骤2：对图像进行扩展
为了保证滤波窗口能够完整地滑动到图像边缘的位置，需要对原始图像进行边缘扩展。

边缘扩展的原则是在图像的边缘上复制原始像素的值。

步骤3：对每个像素进行滤波处理
对于图像的每个像素，重复以下步骤。

3.1：确定滤波窗口的范围
选择以当前像素为中心的滤波窗口范围。

3.2：获取滤波窗口中的像素值
将滤波窗口中的像素值存储在一个数组中。

3.3：对像素值进行排序
将获取的像素值进行排序，可以使用快速排序等排序算法。

3.4：计算中值
找到排序后数组中的中间值，即为滤波后的像素值。

步骤4：将滤波后的像素值写回图像
将滤波后的像素值写回原始图像对应的位置。

步骤5：对扩展边缘进行修剪
将步骤2中扩展的边缘部分进行修剪，得到滤波后的图像。

k近邻中值滤波是一种非线性滤波方法，因此对于图像中的边缘和细节部分可以得到较好的保留。

但是，相比于其他滤波方法，它的计算复杂度较高。

为了降低计算复杂度，可以使用优化的算法或者通过并行计算来加速处理过程。

总结起来，k近邻中值滤波是一种基于邻域像素值的滤波方法，通过计算滤波窗口中像素值的中值来得到滤波后的像素值。

其计算过程包括确定滤波窗口大小、对图像进行扩展、对每个像素进行滤波处理、排序和中值计算、将滤波后的像素值写回图像、对扩展边缘进行修剪等步骤。

它的优点是能够有效地保留图像的边缘和细节信息，但是计算复杂度较高。