自适应中值滤波算法

⑴ 数学滤波算法可以处理三个坐标点吗

滤波算法可以处理三个坐标点的。滤波在三坐标中的应用：
1、粗糙度对测量的影响：测量点也在图中被放大获取到大量的点，表面粗度被认为是，引起“噪点”的原因。
2、探针的机械滤波：
选择探针直径-使用探针测量工件会由于工件表面结构的影响产生机械滤波。
由于探针直径过大精细的工件表面的形状无法捕捉，因此可看作是机械低通滤波。
3、三坐标的滤波：
用同样参数进行低通滤波的扫描线。
如下图所示，描绘出的图形差异并不明显。

4、2 RC滤波：不再使用圆度测量最初的标准化滤波器，但是已被现代滤波计算所取代。
5、高斯滤波：坐标测量技术中标准滤波算法。此滤波方法为标准算法被广泛使用。他使用高斯曲线加权计算测量点得到新的轮廓。
6、样条滤波：基于滤波方程的增强滤波方法（多项式计算），样条滤波更合乎标准，也更优于高斯滤波但并不是标准滤波方法。
(1)自适应中值滤波算法扩展阅读：
图像滤波是一种非常重要的图像处理技术，现在大火的卷积神经网络其实也是滤波的一种，都是用卷积核去提取图像的特征模式。不过，传统的滤波，使用的卷积核是固定的参数，是由经验非常丰富的人去手动设计的，也称为手工特征。而卷积神经网络的卷积核参数初始时未知的，根据不同的任务由数据和神经网络反向传播算法去学习得到的参数，更能适应于不同的任务。
自适应中值滤波
中值滤波器是一种常用的非线性滤波器，其基本原理是：选择待处理像素的一个邻域中各像素值的中值来代替待处理的像素。主要功能使某像素的灰度值与周围领域内的像素比较接近，从而消除一些孤立的噪声点，所以中值滤波器能够很好的消除椒盐噪声。不仅如此，中值滤波器在消除噪声的同时，还能有效的保护图像的边界信息，不会对图像造成很大的模糊（相比于均值滤波器）。
中值滤波器的效果受滤波窗口尺寸的影响较大，在消除噪声和保护图像的细节存在着矛盾：滤波窗口较小，则能很好的保护图像中的某些细节，但对噪声的过滤效果就不是很好，因为实际中的噪声不可能只占一个像素位置；反之，窗口尺寸较大有较好的噪声过滤效果，但是会对图像造成一定的模糊。另外，根据中值滤波器原理，如果在滤波窗口内的噪声点的个数大于整个窗口内非噪声像素的个数，则中值滤波就不能很好的过滤掉噪声。

⑵ 自适应滤波器的原理

设计最佳滤波器，要求已知关于信号和噪声统计特性的先验知识。但在许多情况下人们对此并不知道或知道甚少，某些情况下这些统计特性还是时变的。处理上述这类信号需要采用自适应滤波器。如地球物理信息处理中，地球物理场的趋势分析，即场的滑动窗口处理方法就是典型的自适应滤波器的应用。

自适应信号处理器分为两大类，一类是自适应天线，另一类则是自适应滤波器。微电子技术和超大规模集成（VLS1）电路技术的进步，促进了自适应信号处理技术的发展，使之获得广泛的应用。本节简单介绍一下自适应滤波器的工作原理。

自适应滤波原理：自适应滤波器由参数可调的数字滤波器（或称为自适应处理器）和自适应算法两部分组成，如图3-12所示。参数可调数字滤波器可以是FIR数字滤波器或IIR数字滤波器，也可以是格型数字滤波器。输入信号x（n）通过参数可调数字滤波器后产生输出信号（或响应）y（n），将其与参考信号（或称期望响应）d（n）进行比较，形成误差信号e（n）。e（n）（有时还要利用x（n））通过某种自适应算法对滤波器参数进行调整，最终使e（n）的均方值最小。因此，实际上自适应滤波器是一种能够自动调整本身参数的特殊维纳滤波器，在设计时不需要事先知道关于输入信号和噪声的统计特性的知识，它能够在自己的工作过程中逐渐“了解”或估计出所需的统计特性，并以此为依据自动调整自己的参数，以达到最佳滤波效果。一旦输入信号的统计特性发生变化，它又能够跟踪这种变化，自动调整参数，使滤波器性能重新达到最佳。

图3-12 自适应滤波原理

图3-12所示的自适应滤波器有两个输入：x（n）和d（n），两个输出：y（n）和e（n）。其中x（n）可以是单输入信号，也可以是多输入信号。其余3个信号都是时间序列。在不同的应用场合中这些信号代表着不同的具体内容。

⑶ 如何根据噪声类型选择不同的去噪方法;

图像在采集和传输中会不可避免的受到噪声的污染，影响人们对图像的理解和分析处理。图像去噪的目的就是滤除噪声，减少噪声的影响，使图像信息更加真实的呈现。本文简单介绍了图像噪声的分类及常用的图像的去噪方法，对传统的中值滤波方法进行了分析，并针对传统的中值滤波方法存在的不足,提出自适应中值滤波方法，并在MATLAB软件上进行了编程和仿真。结果表明自适应中值滤波方法对噪声密度较大的图像比传统中值滤波有更好的滤波效果。

本文第一章对数字图像处理常用方法，图像噪声的分类和主要去噪方法等基础知识做了介绍，并对MATLAB软件发展主要组成和功能进行了概括，同时对用于图像处理的MATLAB主要函数进行了介绍。第二章对图像的中值滤波方法的原理和算法进行介绍，并分析其不足，提出自适应中值滤波器的设计。第三章对自适应中值滤波器的原理和设计算法做了分析，并在MATLAB软件上进行了编程和仿真，对处理结果进行比对、归纳。最后，对本论文做了总结。

⑷ 自适应中值滤波原理中一句话没看懂

均值滤波：是把每个像素都用周围的8个像素来做均值操作，幅值近似相等且随机分布在不同位置上，这样可以平滑图像，速度较快，算法简单。但是无法去掉噪声，只能微弱的减弱它。中值滤波：常用的非线性滤波方法 ,也是图像处理技术中最常用的预处理技术。它在平滑脉冲噪声方面非常有效,同时它可以保护图像尖锐的边缘，选择适当的点来替代污染点的值，所以处理效果好。其中加权中值滤波能够改进中值滤波的边缘信号，使其良好保持效果。

⑸ 为什么自适应滤波算法发散不收敛

要提自适应滤波器,首先就得知道什么是最优滤波器.
最优滤波器就是某种准则（通常是最小均方误差）下,性能最优的滤波器.
而实际中,由于系统环境是时变的,以及直接计算最优滤波器往往计算量较大,实时处理可能存在困难,所以可以让滤波器从某个初始状态出发,按照设定的规则,依据观测到的系统输入和输出,调整滤波器,使其不断逼近当前的最优滤波器.这个逼近的过程就是收敛的过程.
自适应滤波器的瞬态性能分析很复杂,特别是对于系统也可能时变的情况.现在理论也往往只是定性分析.如何实现“好”的自适应滤波器,往往取决于目标应用的特点.也就是说,没有最好的,只有最合适的.
你引用的这段文字,一看就是些APA算法的文章.LMS和RLS是计算复杂度和收敛速度的两极,APA介于两者之间,此话不假.但是凭此说哪个好实在是没有意义的事情.要具体应用问题,具体分析.

⑹ 求中值滤波快速算法(用MATLAB实现)的程序

// 中值滤波对椒盐噪声
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 何谓中值滤波有何特点

中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序，用其中值代替窗口中心象素的原来灰度值，它是一种非线性的图像平滑法，它对脉冲干扰级椒盐噪声的抑制效果好，在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊。

中值滤波经常用于去除图像或者其它信号中的噪声。这个设计思想就是检查输入信号中的采样并判断它是否代表了信号，使用奇数个采样组成的观察窗实现这项功能。观察窗口中的数值进行排序，位于观察窗中间的中值作为输出。然后，丢弃最早的值，取得新的采样，重复上面的计算过程。

(7)自适应中值滤波算法扩展阅读：

中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。方法是用某种结构的二维滑动模板，将板内像素按照像素值的大小进行排序，生成单调上升（或下降）的为二维数据序列。

⑻ 自适应滤波器的原理介绍，分类及特性急！急！急！

数学原理
以输入和输出信号的统计特性的估计为依据，采取特定算法自动地调整滤波器系数，使其达到最佳滤波特性的一种算法或装置。自适应滤波器可 自适应滤波器
以是连续域的或是离散域的。离散域自适应滤波器由一组抽头延迟线、可变加权系数和自动调整系数的机构组成。附图表示一个离散域自适应滤波器用于模拟未知离散系统的信号流图。自适应滤波器对输入信号序列x(n)的每一个样值，按特定的算法，更新、调整加权系数，使输出信号序列y(n)与期望输出信号序列d(n)相比较的均方误差为最小，即输出信号序列y(n)逼近期望信号序列d(n)。 20世纪4 自适应滤波器
0年代初期，N.维纳首先应用最小均方准则设计最佳线性滤波器，用来消除噪声、预测或平滑平稳随机信号。60年代初期，R.E.卡尔曼等发展并导出处理非平稳随机信号的最佳时变线性滤波设计理论。维纳、卡尔曼－波色滤波器都是以预知信号和噪声的统计特征为基础，具有固定的滤波器系数。因此，仅当实际输入信号的统计特征与设计滤波器所依据的先验信息一致时，这类滤波器才是最佳的。否则，这类滤波器不能提供最佳性能。70年代中期，B.维德罗等人提出自适应滤波器及其算法，发展了最佳滤波设计理论。 以最小均方误差为准则设计的自适应滤波器的系数可以由维纳-霍甫夫方程解得 式中W(n)为离散域自适应滤波器的系数列矩阵(n)为输入信号序列x(n)的自相关矩阵的逆矩阵,Φdx(n)为期望输出信号序列与输入信号序列x(n)的互相关列矩阵。 B.维德罗提出的一种方法，能实时求解自适应滤波器系数，其结果接近维纳－霍甫夫方程近似解。这种算法称为最小均方算法或简称 LMS法。这一算法利用最陡下降法，由均方误差的梯 自适应滤波器
度估计从现时刻滤波器系数向量迭代计算下一个时刻的系数向量 式中憕【ε2(n)】为均方误差梯度估计， ks为一负数，它的取值决定算法的收敛性。要求，其中λ为输入信号序列x(n)的自相关矩阵最大特征值。 自适应 LMS算法的均方误差超过维纳最佳滤波的最小均方误差，超过量称超均方误差。通常用超均方误差与最小均方误差的比值（即失调）评价自适应滤波性能。 抽头延迟线的非递归型自适应滤波器算法的收敛速度，取决于输入信号自相关矩阵特征值的离散程度。当特征值离散较大时，自适应过程收敛速度较慢。格型结构的自适应算法得到广泛的注意和实际应用。与非递归型结构自适应算法相 自适应滤波器
比，它具有收敛速度较快等优点。人们还研究将自适应算法推广到递归型结构；但由于递归型结构自适应算法的非线性，自适应过程收敛性质的严格分析尚待探讨，实际应用尚受到一定限制。
编辑本段应用领域
自适应滤波器应用于通信领域的自动均衡、回波消除、天线阵波束形成，以及其他有关领域信号处理的参数识别、噪声消除、谱估计等方面。对于不同的应用，只是所加输入信号和期望信号不 自适应滤波器
同，基本原理则是相同的