自適應中值濾波演算法

⑴ 數學濾波演算法可以處理三個坐標點嗎

濾波演算法可以處理三個坐標點的。濾波在三坐標中的應用：
1、粗糙度對測量的影響：測量點也在圖中被放大獲取到大量的點，表面粗度被認為是，引起「噪點」的原因。
2、探針的機械濾波：
選擇探針直徑-使用探針測量工件會由於工件表面結構的影響產生機械濾波。
由於探針直徑過大精細的工件表面的形狀無法捕捉，因此可看作是機械低通濾波。
3、三坐標的濾波：
用同樣參數進行低通濾波的掃描線。
如下圖所示，描繪出的圖形差異並不明顯。

4、2 RC濾波：不再使用圓度測量最初的標准化濾波器，但是已被現代濾波計算所取代。
5、高斯濾波：坐標測量技術中標准濾波演算法。此濾波方法為標准演算法被廣泛使用。他使用高斯曲線加權計算測量點得到新的輪廓。
6、樣條濾波：基於濾波方程的增強濾波方法（多項式計算），樣條濾波更合乎標准，也更優於高斯濾波但並不是標准濾波方法。
(1)自適應中值濾波演算法擴展閱讀：
圖像濾波是一種非常重要的圖像處理技術，現在大火的卷積神經網路其實也是濾波的一種，都是用卷積核去提取圖像的特徵模式。不過，傳統的濾波，使用的卷積核是固定的參數，是由經驗非常豐富的人去手動設計的，也稱為手工特徵。而卷積神經網路的卷積核參數初始時未知的，根據不同的任務由數據和神經網路反向傳播演算法去學習得到的參數，更能適應於不同的任務。
自適應中值濾波
中值濾波器是一種常用的非線性濾波器，其基本原理是：選擇待處理像素的一個鄰域中各像素值的中值來代替待處理的像素。主要功能使某像素的灰度值與周圍領域內的像素比較接近，從而消除一些孤立的雜訊點，所以中值濾波器能夠很好的消除椒鹽雜訊。不僅如此，中值濾波器在消除雜訊的同時，還能有效的保護圖像的邊界信息，不會對圖像造成很大的模糊（相比於均值濾波器）。
中值濾波器的效果受濾波窗口尺寸的影響較大，在消除雜訊和保護圖像的細節存在著矛盾：濾波窗口較小，則能很好的保護圖像中的某些細節，但對雜訊的過濾效果就不是很好，因為實際中的雜訊不可能只佔一個像素位置；反之，窗口尺寸較大有較好的雜訊過濾效果，但是會對圖像造成一定的模糊。另外，根據中值濾波器原理，如果在濾波窗口內的雜訊點的個數大於整個窗口內非雜訊像素的個數，則中值濾波就不能很好的過濾掉雜訊。

⑵ 自適應濾波器的原理

設計最佳濾波器，要求已知關於信號和雜訊統計特性的先驗知識。但在許多情況下人們對此並不知道或知道甚少，某些情況下這些統計特性還是時變的。處理上述這類信號需要採用自適應濾波器。如地球物理信息處理中，地球物理場的趨勢分析，即場的滑動窗口處理方法就是典型的自適應濾波器的應用。

自適應信號處理器分為兩大類，一類是自適應天線，另一類則是自適應濾波器。微電子技術和超大規模集成（VLS1）電路技術的進步，促進了自適應信號處理技術的發展，使之獲得廣泛的應用。本節簡單介紹一下自適應濾波器的工作原理。

自適應濾波原理：自適應濾波器由參數可調的數字濾波器（或稱為自適應處理器）和自適應演算法兩部分組成，如圖3-12所示。參數可調數字濾波器可以是FIR數字濾波器或IIR數字濾波器，也可以是格型數字濾波器。輸入信號x（n）通過參數可調數字濾波器後產生輸出信號（或響應）y（n），將其與參考信號（或稱期望響應）d（n）進行比較，形成誤差信號e（n）。e（n）（有時還要利用x（n））通過某種自適應演算法對濾波器參數進行調整，最終使e（n）的均方值最小。因此，實際上自適應濾波器是一種能夠自動調整本身參數的特殊維納濾波器，在設計時不需要事先知道關於輸入信號和雜訊的統計特性的知識，它能夠在自己的工作過程中逐漸「了解」或估計出所需的統計特性，並以此為依據自動調整自己的參數，以達到最佳濾波效果。一旦輸入信號的統計特性發生變化，它又能夠跟蹤這種變化，自動調整參數，使濾波器性能重新達到最佳。

圖3-12 自適應濾波原理

圖3-12所示的自適應濾波器有兩個輸入：x（n）和d（n），兩個輸出：y（n）和e（n）。其中x（n）可以是單輸入信號，也可以是多輸入信號。其餘3個信號都是時間序列。在不同的應用場合中這些信號代表著不同的具體內容。

⑶ 如何根據雜訊類型選擇不同的去噪方法;

圖像在採集和傳輸中會不可避免的受到雜訊的污染，影響人們對圖像的理解和分析處理。圖像去噪的目的就是濾除雜訊，減少雜訊的影響，使圖像信息更加真實的呈現。本文簡單介紹了圖像雜訊的分類及常用的圖像的去噪方法，對傳統的中值濾波方法進行了分析，並針對傳統的中值濾波方法存在的不足,提出自適應中值濾波方法，並在MATLAB軟體上進行了編程和模擬。結果表明自適應中值濾波方法對雜訊密度較大的圖像比傳統中值濾波有更好的濾波效果。

本文第一章對數字圖像處理常用方法，圖像雜訊的分類和主要去噪方法等基礎知識做了介紹，並對MATLAB軟體發展主要組成和功能進行了概括，同時對用於圖像處理的MATLAB主要函數進行了介紹。第二章對圖像的中值濾波方法的原理和演算法進行介紹，並分析其不足，提出自適應中值濾波器的設計。第三章對自適應中值濾波器的原理和設計演算法做了分析，並在MATLAB軟體上進行了編程和模擬，對處理結果進行比對、歸納。最後，對本論文做了總結。

⑷ 自適應中值濾波原理中一句話沒看懂

均值濾波：是把每個像素都用周圍的8個像素來做均值操作，幅值近似相等且隨機分布在不同位置上，這樣可以平滑圖像，速度較快，演算法簡單。但是無法去掉雜訊，只能微弱的減弱它。中值濾波：常用的非線性濾波方法 ,也是圖像處理技術中最常用的預處理技術。它在平滑脈沖雜訊方面非常有效,同時它可以保護圖像尖銳的邊緣，選擇適當的點來替代污染點的值，所以處理效果好。其中加權中值濾波能夠改進中值濾波的邊緣信號，使其良好保持效果。

⑸ 為什麼自適應濾波演算法發散不收斂

要提自適應濾波器,首先就得知道什麼是最優濾波器.
最優濾波器就是某種准則（通常是最小均方誤差）下,性能最優的濾波器.
而實際中,由於系統環境是時變的,以及直接計算最優濾波器往往計算量較大,實時處理可能存在困難,所以可以讓濾波器從某個初始狀態出發,按照設定的規則,依據觀測到的系統輸入和輸出,調整濾波器,使其不斷逼近當前的最優濾波器.這個逼近的過程就是收斂的過程.
自適應濾波器的瞬態性能分析很復雜,特別是對於系統也可能時變的情況.現在理論也往往只是定性分析.如何實現「好」的自適應濾波器,往往取決於目標應用的特點.也就是說,沒有最好的,只有最合適的.
你引用的這段文字,一看就是些APA演算法的文章.LMS和RLS是計算復雜度和收斂速度的兩極,APA介於兩者之間,此話不假.但是憑此說哪個好實在是沒有意義的事情.要具體應用問題,具體分析.

⑹ 求中值濾波快速演算法(用MATLAB實現)的程序

// 中值濾波對椒鹽雜訊
RGB=imread('peppers','PNG');
I=rgb2gray(RGB);
J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);
subplot(121),imshow(J);
L=medfilt2(J,[3 3]);
subplot(122),imshow(L);

⑺ 何謂中值濾波有何特點

中值濾波是對一個滑動窗口內的諸像素灰度值排序，用其中值代替窗口中心象素的原來灰度值，它是一種非線性的圖像平滑法，它對脈沖干擾級椒鹽雜訊的抑制效果好，在抑制隨機雜訊的同時能有效保護邊緣少受模糊。

中值濾波經常用於去除圖像或者其它信號中的雜訊。這個設計思想就是檢查輸入信號中的采樣並判斷它是否代表了信號，使用奇數個采樣組成的觀察窗實現這項功能。觀察窗口中的數值進行排序，位於觀察窗中間的中值作為輸出。然後，丟棄最早的值，取得新的采樣，重復上面的計算過程。

(7)自適應中值濾波演算法擴展閱讀：

中值濾波是基於排序統計理論的一種能有效抑制雜訊的非線性信號處理技術，中值濾波的基本原理是把數字圖像或數字序列中一點的值用該點的一個鄰域中各點值的中值代替，讓周圍的像素值接近的真實值，從而消除孤立的雜訊點。方法是用某種結構的二維滑動模板，將板內像素按照像素值的大小進行排序，生成單調上升（或下降）的為二維數據序列。

⑻ 自適應濾波器的原理介紹，分類及特性急！急！急！

數學原理
以輸入和輸出信號的統計特性的估計為依據，採取特定演算法自動地調整濾波器系數，使其達到最佳濾波特性的一種演算法或裝置。自適應濾波器可 自適應濾波器
以是連續域的或是離散域的。離散域自適應濾波器由一組抽頭延遲線、可變加權系數和自動調整系數的機構組成。附圖表示一個離散域自適應濾波器用於模擬未知離散系統的信號流圖。自適應濾波器對輸入信號序列x(n)的每一個樣值，按特定的演算法，更新、調整加權系數，使輸出信號序列y(n)與期望輸出信號序列d(n)相比較的均方誤差為最小，即輸出信號序列y(n)逼近期望信號序列d(n)。 20世紀4 自適應濾波器
0年代初期，N.維納首先應用最小均方准則設計最佳線性濾波器，用來消除雜訊、預測或平滑平穩隨機信號。60年代初期，R.E.卡爾曼等發展並導出處理非平穩隨機信號的最佳時變線性濾波設計理論。維納、卡爾曼－波色濾波器都是以預知信號和雜訊的統計特徵為基礎，具有固定的濾波器系數。因此，僅當實際輸入信號的統計特徵與設計濾波器所依據的先驗信息一致時，這類濾波器才是最佳的。否則，這類濾波器不能提供最佳性能。70年代中期，B.維德羅等人提出自適應濾波器及其演算法，發展了最佳濾波設計理論。 以最小均方誤差為准則設計的自適應濾波器的系數可以由維納-霍甫夫方程解得 式中W(n)為離散域自適應濾波器的系數列矩陣(n)為輸入信號序列x(n)的自相關矩陣的逆矩陣,Φdx(n)為期望輸出信號序列與輸入信號序列x(n)的互相關列矩陣。 B.維德羅提出的一種方法，能實時求解自適應濾波器系數，其結果接近維納－霍甫夫方程近似解。這種演算法稱為最小均方演算法或簡稱 LMS法。這一演算法利用最陡下降法，由均方誤差的梯 自適應濾波器
度估計從現時刻濾波器系數向量迭代計算下一個時刻的系數向量 式中憕【ε2(n)】為均方誤差梯度估計， ks為一負數，它的取值決定演算法的收斂性。要求，其中λ為輸入信號序列x(n)的自相關矩陣最大特徵值。 自適應 LMS演算法的均方誤差超過維納最佳濾波的最小均方誤差，超過量稱超均方誤差。通常用超均方誤差與最小均方誤差的比值（即失調）評價自適應濾波性能。 抽頭延遲線的非遞歸型自適應濾波器演算法的收斂速度，取決於輸入信號自相關矩陣特徵值的離散程度。當特徵值離散較大時，自適應過程收斂速度較慢。格型結構的自適應演算法得到廣泛的注意和實際應用。與非遞歸型結構自適應演算法相 自適應濾波器
比，它具有收斂速度較快等優點。人們還研究將自適應演算法推廣到遞歸型結構；但由於遞歸型結構自適應演算法的非線性，自適應過程收斂性質的嚴格分析尚待探討，實際應用尚受到一定限制。
編輯本段應用領域
自適應濾波器應用於通信領域的自動均衡、回波消除、天線陣波束形成，以及其他有關領域信號處理的參數識別、雜訊消除、譜估計等方面。對於不同的應用，只是所加輸入信號和期望信號不 自適應濾波器
同，基本原理則是相同的