濾波和去噪有什么區(qū)別？本科時(shí)候，一個(gè)專業(yè)做信號處理的老院士給我們上課的時(shí)候，說過這樣一句話：filtering is weighting（濾波即加權(quán)）。 濾波的作用就是給不同的信號分量不同的權(quán)重。最簡

濾波和去噪有什么區(qū)別？

本科時(shí)候，一個(gè)專業(yè)做信號處理的老院士給我們上課的時(shí)候，說過這樣一句話：filtering is weighting（濾波即加權(quán)）。 濾波的作用就是給不同的信號分量不同的權(quán)重。最簡單的loss pass filter， 就是直接把低頻的信號給0權(quán)重，而給高頻部分1權(quán)重。對于更復(fù)雜的濾波，比如維納濾波， 則要根據(jù)信號的統(tǒng)計(jì)知識來設(shè)計(jì)權(quán)重。從統(tǒng)計(jì)信號處理的角度，降噪，可以看成濾波的一種。降噪的目的在于突出信號本身而抑制噪聲影響。從這個(gè)角度，降噪就是給信號一個(gè)高的權(quán)重而給噪聲一個(gè)低的權(quán)重。維納濾波就是一個(gè)典型的降噪濾波器。對于這個(gè)問題，更深入的討論可以參考 steven kay 的 fundamental of signal processing: estimation。

sar圖像是不是去噪的時(shí)候必須多視處理后再用濾波？

均值加權(quán)濾波本質(zhì)其實(shí)是原圖像與模板矩陣進(jìn)行卷積，是一種低通濾波方法。主要可以去除一些變化緩慢的加性噪聲，對于SAR圖像的那種speckle(斑點(diǎn)噪聲，一種乘性噪聲模型)去除作用不是特別大，另外，均值濾波會導(dǎo)致邊緣模糊。用均值加權(quán)濾波，關(guān)鍵在于對噪聲的建模，至于是SAR還是高光譜還是其它都不重要，不過現(xiàn)在傳統(tǒng)圖像處理方法發(fā)展已經(jīng)不行了，不用點(diǎn)AI技術(shù)都不好意思說自己是做DIP的。