膨胀算法去除低谷噪声
膨胀算法主要去除的是低谷噪声,对高峰噪声基本无效果,甚至可能加重高峰噪声的视觉影响。
低谷噪声是暗部的杂色 / 颗粒(像素值低),高峰噪声是亮部的杂色 / 颗粒(像素值高),而膨胀的核心是 “取结构元素覆盖区域的最大值”,这个运算逻辑对两种噪声的作用完全相反。
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膨胀为何能去除低谷噪声?
低谷噪声的本质是暗部区域中 “不该出现的低像素值噪点”(比如黑色背景上的灰色小颗粒),膨胀通过 “取最大值” 的运算直接抑制这类噪声:
当结构元素覆盖暗部区域时,若区域内有正常的亮像素(前景),最大值运算会优先保留亮像素的高值,将周围的低像素值噪点 “拉高”,填补暗部的细小孔洞或杂色;
例如,黑色背景上有零星的灰色低谷噪声,用小结构元素膨胀时,若背景中存在亮的前景边缘,膨胀会让亮边缘 “覆盖” 掉附近的灰色噪点,使暗部更纯净。 -
膨胀为何对高峰噪声无效?
高峰噪声的本质是亮部区域中 “不该出现的高像素值噪点”(比如白色墙面的彩色小杂点),而膨胀的 “取最大值” 运算会强化这类噪声:
亮部区域的正常像素值本就较高,高峰噪声的像素值通常比正常亮像素更高;
当结构元素覆盖高峰噪声时,最大值运算会优先保留噪声的高值,甚至让噪声 “扩散” 到周围正常区域,导致亮部更杂乱,反而加重高峰噪声的视觉影响。