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文档简介

1、 5.6 5.6 空间滤波增强空间滤波增强 5.6.1 邻域处理 5.6.2 卷积运算 5.6.3 平滑 5.6.4 锐化 5.6.1 邻域处理 对于图像中的任一像元（对于图像中的任一像元（i i，j j）：）：5.6.2 卷积运算 5.6.3 平滑 1） 均值平滑 平滑方法处理图像后，使图像亮度变得平缓，平滑方法处理图像后，使图像亮度变得平缓，减小其剧烈变化或者去掉不必要的噪声点。减小其剧烈变化或者去掉不必要的噪声点。 模板为例 3 3( , ),( , )( , )( , )( , ),( , )( , )g x yf x yg x yTg x yf x yf x yg x yT当当2）

2、中值滤波平滑 中值滤波是对以每个像元为中心的邻域内中值滤波是对以每个像元为中心的邻域内的所有像元按灰度值大小排序，用其中值的所有像元按灰度值大小排序，用其中值作为中心像元新的灰度值作为中心像元新的灰度值 。应用实例：应用实例： 一幅一幅5 5* *5 5大小的图像，采用大小的图像，采用1 1* *3 3的模板做中值滤的模板做中值滤波处理，最左、最右边缘保留原值。波处理，最左、最右边缘保留原值。5.6.4 锐化 1 1）梯度法梯度法非线性锐化滤波器 何谓何谓梯度梯度？ 图像某区域变化剧烈的时候，区域上的像素之间灰度值差异较大，则此处区域的梯度值就越大； 相反，图像变化缓慢的区域，像素灰度值差异较小，其梯度值也越小。 梯度的数学描述梯度的数学描述 ：a) Robertsa) Roberts梯度梯度（罗伯特梯度）（罗伯特梯度） 用交叉方法检测出像用交叉方法检测出像元与其邻域在上下之间或元与其邻域在上下之间或左右之间或斜方向之间的左右之间或斜方向之间的差异，达到提取边缘信息差异，达到提取边缘信息的目的。的目的。 b) Prewittb) Prewitt和和SobelSobel梯度梯度 （派

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