浅谈图像数据处理的方法

最近在学习使用华为云AI开发平台--ModelArts的时候了解到数据处理的功能包含数据清洗、数据校验、数据选择、数据增强等任务类型的选择，很多具体的处理步骤都已经封装集成在每个功能里面，用户只需要做些简单配置项就可以完成数据处理了，十分方便实用，很是期待该功能的正式上线。数据处理工作非常必要，也非常重要，本文主要介绍图像数据处理中常用的几种预处理方法：1 平均滤波 ，2 中值滤波， 3 高斯滤波， 4 金字塔， 5 直方图均衡化。

首先介绍下几种常见的噪声：

什么是高斯噪声？

高斯噪声是指高绿密度函数服从高斯分布的一类噪声。特别的，如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度有事均匀分布的，则称这个噪声为高斯白噪声。

什么是椒盐噪声？

椒盐噪声也称为脉冲噪声，是图像中经常见到的一种噪声，它是一种随机出现的白点或者黑点，可能是亮的区域有黑色像素或是在暗的区域有白色像素（或是两者皆有）。

1 均值滤波

均值滤波采用线性的方法，平均整个窗口范围内的像素值，均值滤波本身存在着固有的缺陷，即它不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好地去除噪声点。均值滤波对高斯噪声表现较好，对椒盐噪声表现较差。采样Kernel数据通常是3X3的矩阵，如下表示：

2 中值滤波

中值滤波采用非线性的方法，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，对椒盐噪声表现较好，对高斯噪声表现较差。中值滤波是跟均值滤波唯一不同是，不是用均值来替换中心每个像素，而是将周围像素和中心像素排序以后，取中值，一个3X3大小的中值滤波如下：

3 高斯滤波

高斯滤波一般针对的是高斯噪声，能够很好的抑制图像输入时随机引入的噪声，将像素点跟邻域像素看作是一种高斯分布的关系，它的操作是将图像和一个高斯核进行卷积操作： 

模板：通过高斯内核函数产生的

高斯内核函数：

例如3*3的高斯内核模板：

4 金字塔

图像金字塔

图像金字塔是一种以多分辨率来解释图像的结构，通过对原始图像进行多尺度像素采样的方式，生成N个不同分辨率的图像。把具有最高级别分辨率的图像放在底部，以金字塔形状排列，往上是一系列像素（尺寸）逐渐降低的图像，一直到金字塔的顶部只包含一个像素点的图像，这就构成了传统意义上的图像金字塔。

获得图像金字塔一般包括二个步骤：

1. 利用低通滤波器平滑图像 

2. 对平滑图像进行抽样（采样）

有两种采样方式——上采样（分辨率逐级升高）和下采样（分辨率逐级降低）

上采样：

下采样：

高斯金字塔

高斯金字塔是通过高斯平滑和亚采样获得一些列下采样图像，也就是说第K层高斯金字塔通过平滑、亚采样就可以获得K+1层高斯图像，高斯金字塔包含了一系列低通滤波器，其截至频率从上一层到下一层是以因子2逐渐增加，所以高斯金字塔可以跨越很大的频率范围。金字塔的图像如下：

拉普拉斯金字塔

用来从金字塔低层图像重建上层未采样图像，在数字图像处理中也即是预测残差，可以对图像进行最大程度的还原，配合高斯金字塔一起使用。也就是说，拉普拉斯金字塔是通过源图像减去先缩小后再放大的图像的一系列图像构成的。

整个拉普拉斯金字塔运算过程可以通过下图来概括：

两者的简要区别：高斯金字塔用来向下降采样图像，而拉普拉斯金字塔则用来从金字塔底层图像中向上采样重建一个图像。

5 直方图均衡化

基本思想:把原始图的直方图变换为均匀分 布的形式，这样就增加了像素灰度值的动态 范围，从而达到增强图像整体对比度的效果。

这种方法对于背景和前景都太亮或者太暗的图像非常有用，尤其是可以带来X光图像中更好的骨骼结构显示以及曝光过度或者曝光不足照片中更好的细节。其主要优势是它是一个相当直观的技术并且是可逆操作，如果已知均衡化函数，那么就可以恢复原始的直方图，并且计算量也不大。缺点是它对处理的数据不加选择，它可能会增加背景杂讯的对比度并且降低有用信号的对比度。

直方图均衡化达到的效果：