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一、前言

2023年02月22日,我发布了滤波后,为针对异常的白色和黑色像素进行处理的实验,本次发布基于上下文处理的方案的实验,目的是通过基于加权概率模型滤波后,在逆滤波时直接修复大量的白色和黑色的异常像素,效果很明显。
本次实验主要有三个点:
1、在自定义的数据上判断滤波的作用,以及滤波后数据的特征;
2、在lenna.bmp图像上进行相同的统计,确定图像已经被正常的滤波;
3、我给出的简单修复算法能有效的去除逆滤波后的问题。

二、自定义256个字节进行滤波

2.1 实验一:设定滤波系数:15,生成0-255的值

在这里插入图片描述
通过实验得出:
1、滤波后的而且等于0xFF的数据为79,很显然加权概率模型的滤波和DCT、小波区别巨大,不会产生接近0的值,而是大部分偏向255的值。
2、逆滤波后的差异个数为85个,其他的数据完全正确。

2.2 实验二:设定滤波系数:20,生成0-255的值

在这里插入图片描述
通过实验不难得出:
1、滤波后的而且等于0xFF的数据为120。
2、逆滤波后的差异个数为133个,其他的数据完全正确。

2.3 实验三:设定滤波系数:20,随机生成256个字节,进行三次

第一次
在这里插入图片描述
第二次
在这里插入图片描述
第三次
在这里插入图片描述三次实验得出的结果是:
1、滤波后等于0xFF的值会有一部分的波动,但是逆滤波后的数据错误率变化不大。

2.4 实验结论

显然,上述实验,证明加权概率模型能有效的进行数据滤波,另外实际上当滤波系数为15时,是基于符号1的概率p1= 665/1024 = 0.649414,以及加权系数r = 978/1024 = 0.955078,进行的滤波。需要注意的是,加权系数r的计算公式来自于《杰林码原理及应用》。为了方便将算法整数运算,所以变成了查表的模式进行计算,以前我把这个算法叫等熵变换,或降熵变换算法,其实就是滤波算法。滤波的目的是方便压缩和分析。

三、基于lenna.bmp图像滤波同时进行修复

3.1 实验一:设定滤波系数:15

在这里插入图片描述

不修复时:

在这里插入图片描述
修复后:
在这里插入图片描述
显然,通过上下文能有效的修复图像;其次,等于0xFF的值大于了25%,为图像压缩带来巨大的效应,修复后的图像质量还不错!

3.2 实验二:设定滤波系数:25

在这里插入图片描述
不修复时:
在这里插入图片描述
修复后:
在这里插入图片描述
显然,通过上下文能有效的修复图像,不过还需要一次修复处理!其次,等于0xFF的值大于了55%,为图像压缩带来巨大的效应,修复后的图像质量还不错!不存在所谓的模糊、方块效应。

http://www.khdw.cn/news/64465.html

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