python+opencv图像处理（三十五）

指数低通滤波器

最近好多事情，一件接一件，何时是个头，何时才能休...

1、指数低通滤波

它的传递函数如下：

H(u,v)=

式中，D₀为截止频率，

D(u,v)也是从频率域的原点到(u,v)的距离。

n是决定衰减的系数。

下图为当n=1时，截止频率不同的指数低通滤波的结果图。

从图中可以看出，指数低通滤波也能明显地去噪。

2、几种滤波器的比较

理想低通滤波，巴特沃斯低通滤波，梯形低通滤波，指数低通滤波都可以滤去高频分量，而高频分量在图像中一般是灰度级数量较多的那一部分，因此有平滑的作用，可以去除噪声，但可能会出现模糊和振铃现象，下图中第一张是原图，其余是这几种滤波器的比较图，其截止频率都为25：

由上图可以看出来，这几种滤波器均能有效消除噪声，但在同一个截止频率时，理想低通滤波有明显的振铃现象，梯形低通滤波的图像模糊，而指数低通和Butterworth低通的视觉效果要好一些。