Фильтрация изображений — фундаментальный метод в области компьютерного зрения и обработки изображений. Одним из популярных типов фильтров является фильтр среднего значения, который широко используется для сглаживания и снижения шума. В этой статье мы углубимся в концепцию фильтрации по среднему значению и рассмотрим различные методы с примерами кода, которые помогут вам понять и реализовать их в своих проектах.

1. Что такое фильтр среднего значения?
   Фильтр среднего значения, также известный как фильтр среднего значения, представляет собой пространственный фильтр, который заменяет значение каждого пикселя изображения средним значением соседних с ним пикселей. пикселей. Этот процесс помогает уменьшить шум и размытие изображения.

2. Методы фильтрации по средним значениям:
   2.1. Простой средний фильтр:
   Простой средний фильтр вычисляет среднюю интенсивность окрестности пикселя, используя ядро ​​фиксированного размера. Вот пример фрагмента кода на Python с использованием OpenCV:

import cv2
import numpy as np
def simple_mean_filter(image, kernel_size):
    filtered_image = cv2.blur(image, (kernel_size, kernel_size))
    return filtered_image
# Example usage
input_image = cv2.imread('input.jpg', 0)  # Read image in grayscale
filtered_image = simple_mean_filter(input_image, 3)  # Apply mean filter with a 3x3 kernel
cv2.imshow('Filtered Image', filtered_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

2.2. Фильтр взвешенного среднего:
В фильтре взвешенного среднего каждому пикселю в окрестности присваивается определенный вес, и среднее значение рассчитывается соответствующим образом. Это позволяет подчеркнуть определенные пиксели больше, чем другие. Вот пример фрагмента кода:

def weighted_mean_filter(image, kernel, weights):
    filtered_image = cv2.filter2D(image, -1, kernel)
    return filtered_image
# Example usage
input_image = cv2.imread('input.jpg', 0)  # Read image in grayscale
kernel = np.array([[1, 2, 1], [2, 4, 2], [1, 2, 1]])  # Example kernel
filtered_image = weighted_mean_filter(input_image, kernel, weights=None)  # Apply weighted mean filter
cv2.imshow('Filtered Image', filtered_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

3. Расширенные методы фильтрации среднего значения:
   3.1. Адаптивный средний фильтр:
   Адаптивный средний фильтр настраивает ядро ​​фильтра на основе локальных характеристик изображения. Это помогает сохранить края и детали, одновременно эффективно снижая шум в различных областях изображения.

3.2. Итеративный средний фильтр:
Итеративный средний фильтр — это итеративный подход, при котором операция средней фильтрации применяется несколько раз для достижения лучшего снижения шума. Это помогает уменьшить потерю деталей изображения, вызванную традиционной фильтрацией по среднему значению.

Фильтрация по среднему – универсальный метод сглаживания изображений и уменьшения шума. В этой статье мы рассмотрели различные методы, в том числе простой фильтр среднего и фильтр взвешенного среднего, а также примеры кода на Python. Мы также кратко упомянули продвинутые методы, такие как адаптивный фильтр среднего и итеративный фильтр среднего. Понимая эти методы, вы сможете эффективно повысить качество изображений в различных приложениях компьютерного зрения и обработки изображений.