从图像中删除负值答案

【问题标题】：Removing negative values from the image从图像中删除负值
【发布时间】：2018-03-16 21:14:33
【问题描述】：

我有一张图像，在执行一定程度的预处理后，我观察到有大量的负值随机分布在图像中。

有没有什么方法可以通过 MATLAB 中的一些平均操作来去除那些负值而不是零？

要求：我的图像在应用该操作后不应高度失真。

【问题讨论】：

请用您的图片发布一些代码
我认为如果你有负值，那么你的图像已经失真了。
@Benoit_11 @AndrasDeak，图像没有失真，但是通过应用某些公式，我得到了负值。我还没有编写代码，但我相信filtering operation 会起作用。
问题：您的图像可以计算负值是否合乎逻辑（您对图像应用什么类型的操作）？因为你说“我观察”，但我们不知道它是否应该发生
发布引入负值的代码（请最小代码）和重现错误的示例图像。

【解决方案1】：

首先：按照 cmets 的建议，尝试找出为什么你有负值。然后决定，如果你想要这些值。如果是：将图像重新缩放为[0,1]。如果您仍然想删除这些像素并将它们替换为某个平均值，正如您在问题中所建议的那样，这是一种方法：

这种噪音被称为“椒盐噪音”。这个有趣的名字的原因很明显，一旦你看到它的图像：图像上到处都是白色（像素 = 1）和黑色（像素 = 0）的点，看起来像盐粒和胡椒粒。

在您的情况下，如果我们假设负值为零，则图像中只会出现胡椒噪声。

为了解决这个问题，让我们准备一些数据：我们读取摄影师图像并将其转换为双精度（以允许负值）。然后我们随机反转所有像素的 1%，所以它们是负数。

im = im2double(imread('cameraman.tif'));
randmask = rand(size(im)) < 0.01;
distIm = im - 2*randmask.*im;

一种简单有效的过滤椒盐噪声的方法，是使用中值滤波器（medfilt2），它用定义邻域的中值替换图像中的每个像素，例如3x3。此过滤器是您对抗椒盐噪声的标准武器之一。

medfilt2(distIm);

您甚至可以选择小于零的像素，并使用roifilt2 函数仅对这些像素应用过滤器。这样你就不会触摸“正确”的像素：

filtIm = roifilt2(distIm, distIm<0, @medfilt2);

看起来没那么糟糕，是吗？但请注意：如果您有较大的负像素区域，那么这将无法正常工作，因为该邻域的中位数仍然是负数。

【讨论】：

【解决方案2】：

如果您使用im2uint8(I) 将图像转换为uint8，您的图像将被缩放。

【讨论】：