在信號處理和圖像處理領域，濾波，平滑和去噪幾個詞的區別和聯繫？

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濾波，平滑和去噪幾個詞的區別和聯繫？

首先我不是搞圖像（二維信號）處理的，但是是搞一維信號信號處理，在這三個詞上相信沒什麼本質區別，也是可以回答的。

簡單地講，濾波是一種方法或者工具，而平滑和去噪是目的或者對工具的應用。

濾波

根據你要去掉哪部分頻率分量，可以分為低通，高通，帶通和帶阻濾波。它們的實現手段可以有模擬或者數字的。如果用模擬的方法實現，都有典型的電路照搬，手機打字，具體就不展開了。如果用數字信號處理的方法，又分為FIR和IIR兩種，同樣也有固定的方法可尋，相信網上也有很多代碼可借用。

平滑和去噪

1.平滑，顧名思義，就是去掉信號中沒必要的快速起伏的成份，讓信號看起來更光滑。本質上就是去掉高頻分量。平滑方法應該很多，你可以用前面提到模電和數字信號處理中介紹的設計低通濾波器的典型方法，或者一些數學的方法，甚至可以是你自己想出來的稀奇古怪的演算法。只要你能達到信號看起來平滑的目的就行。當然，不管什麼方法，它們的本質都是低通濾波！

2. 去噪

如果你去的噪音是跟信號完全不同的頻率成份，就可以只用濾波的方法。比如說，你的信號是低頻，噪音是高頻，那一個簡簡單單的低通濾波器就妥妥的。但是這是童話故事才有的事情，你可能會經常會遇到噪音的頻率成份和信號頻率成份重合在一起。濾波的方法是不能用了。那麼這個時候，你就必須的藉助一些更高級的方法，比如說，自適應濾波，小波變換等等等等。

來知乎那麼久，第一次答專業題目，鼓勵下，給個讚唄~

濾波是手段，平滑是效果、去噪是目的。三者之間雖然有很大的交集，但不能稱之為一樣的，區別與聯繫如下：

濾波可以實現平滑的效果，如高斯濾波，但也可以用來增強圖像、突出邊緣，比如拉普拉斯濾波、張量擴散、引導圖像濾波。
平滑效果的獲取，可以通過濾波，也可以在頻域對高頻分量衰減實現，也不一定是用來去噪，也可能是用來磨皮、產生朦朧美感。
去噪可以用空域濾波的形式實現，也可以用其他變換域閾值化的方式實現。一個好的去噪方法應該是能夠很好保持邊緣、細節、紋理，使其不被平滑掉的。

Smoothing, Filtering and Prediction: Estimating The Past, Present and Future States

三種Estimation都可以看作denoising的過程～

最近在學圖像處理，說說我的看法

我認為的濾波，他是一種處理手段，我理解的濾波包含去噪和平滑，但是同時也遠不止這些，濾波的含義是讓待處理信號通過濾波器(系統)然後得出一個我們需要的目標信號，這個過程叫做濾波，是個很寬泛的概念。

至於平滑，在圖像處理領域，平滑是對空域提出的一種要求，而非頻域，它的目的是為了使圖像的邊緣看上去不那麼銳利，與銳化的結果相反，為了實現平滑，我們就要對圖像進行濾波，可以通過空域技術進行濾波，比如採用領域均值模板運算，也可以採用頻域技術，比如通過低通濾波器。

至於去噪，它的目的是為了去除信號中不要的成分，可以是圖像中的噪點，可以是通信信號中的白雜訊，而去噪也需要通過濾波。

總而言之，濾波是信號處理的最基本步驟，任何對信號的操作都可以稱之為濾波，而平滑和降噪算是濾波的一種手段

以上是我個人的理解

濾波是個很廣的概念，寬泛的說來只要涉及對信號的修改都可以稱之為濾波。比如均值濾波，就是後面講的平滑，再比如大家熟知的小波濾波，無非是將信號分頻段抽取出來。

平滑一般是利用鄰域信息對當前位置的信號進行加權替換，當然還有其他高級點的，但本質就是這個。

去躁得看你對雜訊怎麼定義，一般雜訊被認為是圖像或者音頻信息中的高頻部分，比如圖像的噪點。但是如果你想去掉鐵軌旁邊兩個工人對話中遠處原來的汽笛聲音，顯然這是個低頻信息，所以我所這得看你對雜訊怎麼定義。去躁的本質是從信號中丟掉部分干擾或者不需要的信息，從頻譜上看有時雜訊是瀰漫怎麼信號譜的，這種情況下去躁不是前面平滑隨便取個均值就能搞定的。

濾波是圖像處理中的一種常用方法，有各種各樣的濾波器，所得到的效果和使用的目的都各有不同；

平滑是濾波的其中一種表現，通常是使用低通濾波器對圖像進行濾波所得到的效果；

去噪就顧名思義是去除雜訊，在簡單的圖像處理中，對圖像作平滑處理是去噪的一種方式，而事實上去噪的方法還有很多。

舉個例子，圖像處理中常用到的高斯濾波器，使用這個濾波器對圖像進行濾波就可以使圖像平滑，同時去除圖像的部分雜訊。

不同領域側重不同，在近代平差里，以Kalman濾波為例，表述為：利用k時刻的觀測值，根據狀態方程和觀測方程，求取j時刻的狀態向量Xj的最佳估值。

1、當j＝k時，對

的估計稱為濾波，即依據過去直至現在的觀測量估計現在的狀態。

2、當j&

的估計稱為平滑或內插，即依據過去直至現在的觀測值去估計過去的歷史狀態。
3、當j&>k時，對

的估計稱為預測或外推，即依據過去直至現在的觀測值來預測未來的狀態。
去噪指的是剔除outlier。
僅供參考~

濾波：是從信號中獲取需要的頻率成分或者去除掉不需要的頻率成分。
平滑：在圖像處理中，平滑會使得圖像模糊。對於高斯雜訊有較好的濾除效果，但對於椒鹽雜訊則無能為力。平滑是一種時域手段（圖像處理時域也叫空域，因為是二維的），在頻域下就是低通濾波了。（以上可以參考岡薩雷斯的數字圖像處理，講解的比較詳細。）
雜訊：影響通信質量的信號是雜訊。濾波的一類問題就是濾除雜訊。雜訊也分很多種，研究不同雜訊的特性，就是為了找出對應濾除的方法。
聯繫：平滑是時域方式，用頻域濾波（低通濾波）的方法也可以實現平滑所達到的效果，也就是去除高斯雜訊。

濾波一般是衰減高頻分量，平滑一般指用臨近點的中值與原點進行平均，去噪就是找出相應的點，用相鄰點的中值代替，這三種方法效果雖然相近，實現方法卻是不同的。

看了別人的回答，摺疊了，贊同Yamian Dai

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