【PG软件实操】细说图像滤波处理2（多图预警)
上一期我们介绍了中值滤波和非局部均质滤波方法对不同噪声的适用性。今天我们就来讨论第二部分，非局部均质滤波法不同的参数对滤波效果的影响。Part II 非局部均质滤波法的参数调整在数岩妹之前的文章中已经介绍过非局部均质滤波法，该方法的主要有三个控制参数：搜索窗大小，邻域大小，以及相似度。首先，我们在原图中加入不同程度的高斯噪声：（σ=0.01）（σ=0.05）（σ=0.2）对上述图像，我们控制单因素变化，来看不同参数下的降噪效果。首先，我们来看搜索窗口大小对不同程度噪声滤波的影响：对于σ=0.01的噪声：搜索窗口为10像素搜索窗口为21像素（default）搜索窗口为30像素对于σ=0.05的噪声：搜索窗口为10像素搜索窗口为21像素（default）搜索窗口为30像素对于σ=0.2的噪声：搜索窗口为10像素搜索窗口为21像素（default）搜索窗口为30像素我们来考察一下对应的峰值信噪比：从上述对比图中可以得出结论，搜索窗口越大，就可以得到信噪比更高的图像，同时会增大计算所需的时间。这么看来，更大的搜索窗口无疑是最佳选择，不过在具体进行处理的时候，还要考虑到设备计算能力和时间要求。下面，我们来看领域大小对不同程度噪声滤波的影响：对于σ=0.01的噪声：邻域大小为1像素邻域大小为5像素（default）邻域大小为10像素对于σ=0.05的噪声：邻域大小为1像素邻域大小为5像素（default）邻域大小为10像素对于σ=0.2的噪声：邻域大小为1像素邻域大小为5像素（default）邻域大小为10像素我们再来看一下不同邻域下的峰值信噪比：看起来随着邻域越小降噪性能越好。实际上，邻域大小对滤波效果的影响相对较复杂，不仅受自身大小的影响，同时诸如搜索窗口、扫描精度等参数也会有影响。如果邻域大小的选取和图像中精细结构差别过大或过小，那么算法可能几乎没有作用，比如我们选取的图像分辨率较高，为非常精细的图像，这时候小的邻域有更好的降噪效果。通常情况下，邻域尺寸越大，计算时间也就越长。最后，我们来看相似度对不同程度噪声滤波的影响：对于σ=0.01的噪声：相似度为0.1相似度为0.6（default）相似度为1对于σ=0.05的噪声：相似度为0.1相似度为0.6（default）相似度为1对于σ=0.2的噪声：相似度为0.1相似度为0.6（default）相似度为1以下是不同相似度下的峰值信噪比：我们通过对比发现，对于测试的图像，相似度越高，图像峰值信噪比越高，滤波后图像质量也越高。这是因为我们选取的图像扫描精度很高。通常，相似度的选择要考虑具体图像的扫描精度，扫描精度越高，我们所选取的图像相似度即可越高。对于常见的Micro-CT图像我们选取的相似度为0.6即可，对于SEM扫描电镜和FIB SEM双束电镜图像，我们可以选择更高的1的相似度。非常感谢能跟大家分享这么多。作为油气领域专属数字岩心处理分析系统，PerGeos系统的高效一体化处理分析能力确实很强，加上用户可以自定义的操作菜谱，让前期的分析方法研究体现价值，大大节约成本。可关注科吉思石油，查看原文：
您好，我想问下几个问题：
1. 如何在图像是加入高斯噪声？在软件里如何实现的呢？
2 .峰值信噪比是如何求取的？
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