频域空域
基于频域和空域分析的帧内预测模式快速选择算法
２Ａｕｏ ｔｎＣ ｌｇ ， ｅ ｉｇ ｉｎＵ ｉｅｓｙＢ ｉｎ ０ １１Ｃ ｉａ ． ｔｍａｉ ｏｌ ｅＢ ｉｎ ｏ ｎｖｒｉ， ｅｉｇ１０ ０ ， ｈｎ） ｏ ｅ ｊ Ｕｎ ｔ ｊ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｂｙ ｕ ｉ ｇ ｏ ｅｆ ａ ｕ ｅ ｆＤＣＴ ｏ ｆ ｃｅ ｔ ｅ ｕ ｎ ｙ ｄ ｍａ ｎａ ｄ ｔ ｅｃ ｒ ｅａ ｉ ｎ ｏ ｅ ｐ ｅ ｉ ｔ ｅｍｏ ｅｉ ｓ ｒ ｃ ： ｓ ｆ ｈ ｅ ｔ ｒ ｓｏ ｎ ｔ ｃｅ ｉ ｉｎ ｓ ｎ ｆ ｑ ｅ ｃ ｏ ｉ ｎ ｏ ｒ ｌｔ ｆ ｈ ｒ ｄ ｃ ｉ ｄ ｎ ｉ ｒ ｈ ｏ ｔ ｖ ｓ ａ ｉｌｄ ｍａ ｎ ｈ ｒ ｐ ｓ ｄ ａｇ ｒｔ ｍ ｖ ｌ ａ ｅ ｅ ｃ ｍｐ ｅ ｉ ｆｅ ｃ ｄ ｎ ｌ ｃ ｎ ｅ ｅ ｔｄ ｅ ｃ ｄ ｎ ｌ ｃ ｉｅ ｐ ｔ ｏ ｉ ，ｔ ｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ｌ ｏ ｈ ａ ｉ ｅ ａ ｕ ｔ ｄ ｔ ｏ ｌ ｘ ｔ ｏ ｎ ｏ ｉ ｇ ｂ ｏ ｋ ａ ｄ ｓ ｌ ｃｅ ｎ ｏ ｉ ｇ ｂ ｏ ｋ ｓｚ ｈ ｙ ｉ ｔ ｃ ｍｐ ｔ ｄ ｔ ｔ ｒ ｉ ｔ ｎ ａ ｒ —ｅｅ ｔｄ ｍｏ ｔ ｓ ｉ ｙ ｐ ｅ ｉｔ ｄ ｆ１ ｘ１ ｌ ｃ ｅ ｏ ｄ ｙ ａ ｄ ｔ ｎ ｆ ｓｌ， ｏ ｕ ｅ ｅｔ ｘ ｕ ｅ ｄ ｒ ｃ ｏ ｄ ｐ ｅ ｓ ｌｃ ｅ ｓ ｏ ｓ ｌ ｒ ｄ ｃ ｉ ｎ ｍｏ ｅｏ ６ ６ ｂ ｏ ｋ ｓ ｃ ｎ ｌ ， ｎ ｅ ｒ ｙ ｈ ｅ ｅｉ ｎ ｐ ｂ ｏ ｈ
１ 引言
随着 网络 技术和 多媒 体 技术 的发展 ，视频 压缩 在 视频 监控 、高清 电视等 领域 得 到 了广 泛 应用 。为 了适 应 不 断提 高 的视 频 存 储 传输 的需 求 ，Ｉ０ Ｃ Ｓ胍
和 Ｉ Ｕ 组成 了联 合视 频组 （ ｉｔ ｉｅ ｅ ｍ） Ｔ Ｊ ｎ ｄ ｏＴ ａ ，并 于 ｏ Ｖ
图像增强的基本原理
图像增强的基本原理图像增强是一种用于改善图像视觉质量或提取目标特征的技术。
它通过改变图像的亮度、对比度、颜色、清晰度等属性来增强图像的可视性和可识别性。
图像增强的基本原理可以归纳为以下几点：1. 空域增强：采用空域操作，即对图像的每个像素进行操作。
常见的空域增强方法有直方图均衡化、灰度拉伸、滤波等。
直方图均衡化通过重新分布图像中像素的亮度来增加图像的对比度，灰度拉伸则通过线性转换将图像的亮度范围拉伸到整个灰度级范围内。
滤波则通过应用低通、高通、中通等滤波器来增强图像的细节和轮廓。
2. 频域增强：采用频域操作，即将图像转换到频域进行处理。
常见的频域增强方法有傅里叶变换、小波变换等。
傅里叶变换可以将图像从空域转换到频域，通过对频谱进行滤波操作来增强图像的细节和边缘。
小波变换则可以将图像分解为不同频率的子带，可以更加灵活地选择性地增强特定频率的信息。
3. 增强算法：通过应用特定的增强算法来增强图像的视觉效果。
常用的增强算法有Retinex算法、CLAHE算法等。
Retinex算法通过模拟人眼对光源的自适应调整能力来增强图像的亮度和对比度，CLAHE算法则通过分块对比度受限的直方图均衡化来增强图像的细节和纹理。
4. 机器学习方法：利用机器学习算法对图像进行增强。
通过训练模型，学习图像的特征和上下文信息，然后根据学习到的模型对图像进行增强处理。
常见的机器学习方法包括卷积神经网络、支持向量机等。
综上所述，图像增强的基本原理包括空域增强、频域增强、增强算法和机器学习方法等。
这些原理可以单独或结合使用，根据图像的特点和需求，选择合适的方法来对图像进行增强处理，以获得更好的图像视觉质量和目标特征提取效果。
磁共振成像技术中的图像重建算法
磁共振成像技术中的图像重建算法磁共振成像技术是一种用于观察人体内部结构的非侵入性医学成像技术。
它通过对人体内部的磁场进行扫描，可以得到高分辨率的图像信息，从而帮助医生进行诊断。
在磁共振成像技术中，图像重建算法是非常重要的一环。
它负责从扫描得到的原始数据中重建出人体内部的结构信息，并生成可视化的图像用于医学诊断。
目前，磁共振成像技术的图像重建算法主要分为两类：频域算法和空域算法。
下面将分别对这两种算法进行介绍。
一、频域算法频域算法将磁共振信号转换到频域进行处理，然后再将处理后的数据转换回时域，得到最终的图像。
其中，最常用的频域算法是快速傅里叶变换（FFT）。
它可以将磁共振信号快速地转换到频域进行处理，然后再进行反变换，得到重建后的图像。
虽然快速傅里叶变换的速度很快，但是这种算法存在一定的局限性。
例如，磁共振信号中存在很多不同频率的信号，而快速傅里叶变换对信号的不同频率处理效果不能很好地区分，从而影响图像的质量。
二、空域算法空域算法是通过对原始数据进行处理，直接得到重建后的图像。
其中，最常用的空域算法是反向投影算法。
这种算法可以将不同方向的扫描数据按照一定的规则投影到图像平面上，然后将所有的投影结果叠加起来，得到最终的重建图像。
反向投影算法的优点是可以处理不同方向的扫描数据，其中还可以添加一些先验信息，从而提高图像质量。
然而，这种算法也存在一些问题，比如有时会出现伪影情况。
此外，还有一些其他的空域算法，比如基于大脑并行矩形图像重建的算法（BART）和基于稀疏表示的重建算法（CS-MRI）。
这些算法可以在一定程度上提高图片的质量，并降低成像时间。
总结起来，磁共振成像技术的图像重建算法是非常复杂的，需要结合理论和实践进行优化。
随着计算机技术和算法的不断发展，未来有望实现更快速、更准确、更高质量的图像重建算法，从而实现更好的医学诊断效果。
傅里叶变换 空域向频域转换
傅里叶变换空域向频域转换傅里叶变换：从空域向频域转换1. 介绍傅里叶变换是一种重要的数学工具，可以将时间域或空域中的信号转换为频域中的频谱。
通过傅里叶变换，我们可以对信号进行频谱分析，从而揭示信号的频率成分和能量分布。
在本文中，我们将深入探讨傅里叶变换，解释其原理和应用，并分享个人对这一概念的理解。
2. 傅里叶变换的原理傅里叶变换是通过积分运算来实现的，它将一个时域或空域中的函数转换为频域中的函数。
对于一个连续信号f(x)，其傅里叶变换F(k)可以表示为：\[F(k) = \int_{-\infty}^{\infty} f(x)e^{-2\pi ikx} dx\]其中，k表示频率，x表示时间或空间。
傅里叶变换的原理可以从简单的正弦波开始理解。
任何周期为T的信号都可以表示为多个不同频率的正弦波的叠加。
傅里叶变换可以将这个信号在频域中的频率成分展现出来，从而帮助我们了解信号的频谱结构。
3. 傅里叶变换的应用傅里叶变换在工程、物理、生物和信息处理等领域有着广泛的应用。
在信号处理中，傅里叶变换可以用来分析和处理音频、图像和视频等信号。
在通信领域，傅里叶变换被用来分析调制信号的频谱特性。
在物理学中，傅里叶变换可以用来分析光学和量子力学中的波动现象。
在生物学中，傅里叶变换可以用来分析脑电图和心电图等生物信号。
4. 傅里叶变换的个人理解对我而言，傅里叶变换是一种非常强大的工具，它能够帮助我们理解信号的频谱特性，从而揭示信号中隐藏的信息。
在我的工作中，经常需要对音频和图像信号进行处理和分析，傅里叶变换给了我一种全新的视角。
通过傅里叶变换，我可以更加深入地了解信号中的频率成分，并从中发现一些规律和特征。
总结傅里叶变换是一种非常有用的数学工具，可以将时域或空域中的信号转换为频域中的频谱。
通过傅里叶变换，我们可以对信号进行频谱分析，从而揭示信号的频率成分和能量分布。
傅里叶变换在工程、物理、生物和信息处理等领域都有着广泛的应用，并且对于个人而言，也具有重要的意义。
简述空域处理方法和频域处理方法的区别
空域处理方法和频域处理方法是数字图像处理中常见的两种基本处理方法，它们在处理图像时有着不同的特点和适用范围。
下面将从原理、应用和效果等方面对两种处理方法进行简要介绍，并对它们的区别进行分析。
一、空域处理方法1. 原理：空域处理是直接对图像的像素进行操作，常见的空域处理包括图像增强、平滑、锐化、边缘检测等。
这些处理方法直接针对图像的原始像素进行操作，通过像素之间的关系来改变图像的外观和质量。
2. 应用：空域处理方法广泛应用于图像的预处理和后期处理中，能够有效改善图像的质量，增强图像的细节和对比度，以及减轻图像的噪声。
3. 效果：空域处理方法对图像的局部特征和细节有很好的保护和增强作用，能够有效地改善图像的视觉效果，提升图像的清晰度和质量。
二、频域处理方法1. 原理：频域处理是通过对图像的频率分量进行操作，常见的频域处理包括傅立叶变换、滤波、频域增强等。
这些处理方法将图像从空间域转换到频率域进行处理，再通过逆变换得到处理后的图像。
2. 应用：频域处理方法常用于图像的信号处理、模糊去除、图像压缩等方面，能够有效处理图像中的周期性信息和干扰信号。
3. 效果：频域处理方法能够在频率域对图像进行精细化处理，提高图像的清晰度和对比度，对于一些特定的图像处理任务有着独特的优势。
三、空域处理方法和频域处理方法的区别1. 原理不同：空域处理方法直接对图像像素进行操作，而频域处理方法是通过对图像进行频率分析和变换来实现图像的处理。
2. 应用范围不同：空域处理方法适用于对图像的局部特征和细节进行处理，而频域处理方法适用于信号处理和频率信息的分析。
3. 效果特点不同：空域处理方法能更好地保护和增强图像的细节和对比度，频域处理方法能更好地处理图像中的周期性信息和干扰信号。
空域处理方法和频域处理方法是数字图像处理中常用的两种处理方法，它们在原理、应用和效果等方面有着不同的特点和适用范围。
在实际应用中，可以根据图像的特点和处理需求选择合适的方法，以获得更好的处理效果。
空域滤波器与频域滤波器的关系
空域滤波器与频域滤波器的关系频域滤波和空域滤波有着密不可分的关系。
频域滤波器是通过对图像变化频率的控制来达到图像处理的⽬的，⽽空域滤波器是通过图像矩阵对模板进⾏卷积运算达到处理图像的效果。
由卷积定理可知，空域上的卷积数值上等于图像和模板傅⾥叶变换乘积的反变换。
也就是说如果将空域上的模板进⾏离散傅⾥叶变化得到频域上的模板，那么⽤空域模板进⾏空域滤波和⽤得到的频域模板进⾏频域滤波最后结果是⼀样的，两种⽅法有时可以互换。
但需要注意的⼀点是，将原始图像与空域模板进⾏卷积运算，得到卷积结果的长度要⽐原来的图像长，就算对图像和模板进⾏填充，得到的卷积结果的第⼀位也不是模板在原始图像第⼀个像素处的卷积。
⽐如假设p位原始图像长度为P，q为卷积模板长度为Q，则由卷积的运算公式易得不产⽣混淆下图像的最⼩填充后尺⼨为P+Q-1，填充后p，q为运⾏如下程序import numpy as np# 保留效数点后三位np.set_printoptions(precision=3)# 不使⽤科学计数法np.set_printoptions(suppress=True)p = np.array([[1,2,3,0,0],[4,5,6,0,0],[7,8,9,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0]])q = np.array([[1,1,1,0,0],[1,-8,1,0,0],[1,1,1,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0]])pp = np.fft.fft2(p)qq = np.fft.fft2(q)tt = pp*qqt = np.fft.ifft2(tt)print('p\n', p)print('q\n', q)print('t\n', t.real)利⽤卷积定理可以得到卷积后的结果t为从上述运⾏结果可知，虽然进⾏零填充可以有效避免混淆，但⽆法改变的⼀点是，卷积后图像的尺⼨会变⼤。
射频信号三种抗干扰设计方法
射频信号三种抗干扰设计方法射频信号在现代通信中起着至关重要的作用，但它们也容易受到各种干扰的影响。
因此，为了保证射频信号的质量和可靠性，需要采取一些抗干扰设计方法。
下面将介绍三种常用的抗干扰设计方法。
第一种是频域抗干扰设计方法。
这种方法主要通过在射频电路中添加滤波器或者陷波器来削弱或消除干扰信号。
滤波器可以选择合适的频带，使所需要的信号通过而削弱或阻断干扰信号。
常见的滤波器有低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等。
陷波器则是选择其中一特定频率的信号进行抵消干扰。
频域抗干扰设计方法常用于消除来自其他通信设备或电子设备的干扰信号。
第二种是时域抗干扰设计方法。
这种方法主要通过选择合适的时序设计，避免干扰信号与所需信号在时间上重叠，从而减少干扰的影响。
例如，在通信系统中，可以通过调整时钟频率和数据发送速度，使干扰信号无法与所需信号完全重合，从而降低干扰的影响。
此外，还可以利用时延电路来控制信号的到达时间，使所需信号先到达接收器，从而保证信号的完整性和可靠性。
第三种是空域抗干扰设计方法。
这种方法主要通过合理布置天线和改善接收系统的增益分布特性来减少外界干扰的影响。
例如，在无线通信系统中，可以调整天线的方向、高度和功率等参数，使得所需信号接收到的功率最大，而干扰信号接收到的功率最小。
同时，还可以通过增加天线的方向性和选择合适的天线极化方式，减少来自其他方向的干扰信号。
空域抗干扰设计方法常用于无线通信系统和雷达系统等领域。
除了以上三种主要的抗干扰设计方法，还有一些辅助的方法可以同时使用来增强抗干扰能力。
例如，可以使用差分信号来抵消共模干扰，使用屏蔽材料来减少外界信号的干扰，使用抗干扰芯片来提高系统的抗干扰能力等。
此外，还可以通过合理的布线和接地设计来减少信号线之间的串扰和电磁辐射。
综上所述，射频信号的抗干扰设计至关重要。
通过频域抗干扰设计、时域抗干扰设计和空域抗干扰设计等方法，可以有效地降低来自其他信号源的干扰，提高射频信号的质量和可靠性。
图像滤波原理
图像滤波原理图像滤波是数字图像处理中常用的一种技术，它可以对图像进行去噪、增强、边缘检测等操作，是图像处理中的重要环节。
图像滤波的原理是利用滤波器对图像进行卷积运算，通过改变像素值来实现对图像的处理。
在图像处理中，滤波器通常是一个矩阵，它可以对图像进行不同程度的平滑或锐化处理。
图像滤波的原理可以分为线性滤波和非线性滤波两种。
线性滤波是指滤波器的响应与图像的像素值之间存在线性关系，常见的线性滤波器有均值滤波、高斯滤波等。
均值滤波是一种简单的线性滤波器，它将图像中每个像素的值替换为其周围像素值的平均值，从而起到平滑图像的作用。
高斯滤波则是利用高斯函数来构造滤波器，对图像进行平滑处理的同时保留图像的细节。
非线性滤波则是指滤波器的响应与图像的像素值之间不存在线性关系，常见的非线性滤波器有中值滤波、最大值滤波、最小值滤波等。
中值滤波是一种常用的非线性滤波器，它将每个像素的值替换为其周围像素值的中值，适用于去除图像中的椒盐噪声等非线性噪声。
图像滤波的原理还涉及到频域滤波和空域滤波两种方法。
频域滤波是指将图像转换到频域进行滤波处理，然后再将处理后的图像转换回空域。
常见的频域滤波包括傅里叶变换、小波变换等。
空域滤波则是直接在图像的空间域进行滤波处理，常见的空域滤波包括均值滤波、中值滤波等。
总的来说，图像滤波的原理就是利用滤波器对图像进行卷积运算，通过改变像素值来实现对图像的处理。
不同的滤波器和滤波方法都有各自的特点和适用场景，选择合适的滤波器和滤波方法对图像进行处理，可以达到去噪、增强、边缘检测等不同的效果。
在实际应用中，需要根据具体的图像处理任务来选择合适的滤波器和滤波方法，以达到最佳的处理效果。
融合空域与频域特征的能见度监督学习
场景建模 。它通过 ｋ最近邻（ ｋ Ｎ Ｎ） 选取与待测 图像相似样本进 行 支持 向量 回归机 （ Ｓ Ｖ Ｒ） 的训 练 ， 动 态构建 图像特 征 与能见度之 间的学习模 型 ， 将各种 能见度影 响 因子 隐藏 于模 型 内。对 自然场景 的测量 实验结 果表 明， 该 方法的测 量 正确率 最高可达 ９ ６ ． ２ ９ ％， 且具有 良好 的稳 定性 和实时性 ， 操作 简单， 便于大规模推广 。 关键词 ： 大气能见度 ； 空域 ； 频域 ； 傅 里叶变换 ； 周 向谱 ； 监督 学习
摘
要： 大 气 能 见 度 不仅 影 响 海 路 空 交 通 运 输 和 居 民 出行 ， 而 且 是 空 气 质 量 检 测 的 主 要 指 标 。现 有 基 于 图像 处
理的能见度评测方 法存在采 用固定公 式计算 、 稳定性 差 、 对适 用环境要 求苛 刻等 问题 。能见度监 督 学 习测量 方法 直
ｓ ｐａ ｔ ｉ ａ ｌ ｄｏ ｍａ ｉ ｎ ｗｉ ｔ ｈ ｔ ｈａ ｔ ｉ ｎ ｆ ｒ ｅ ｑｕ ｅ ｎｃ ｙ ｄｏ ｍａ ｉ ｎ
ＸＵ Ｘｉ ．Ｌ Ｉ Ｙａ ｎ ． ＨＡ０ Ｈｏ ｎｇ ｗｅ ｉ （ １ ．Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｃ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｅ ｒ ａ ｎ ｄ Ｃ ｏ ｍｍ ｕ ｎ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ，Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ ，Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ １ ０ ０ ０ ８ ３ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ； ２ ．Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ Ｄｉ ｇ ｉ ｔ ａ ｌ Ｍｅ ｄ ｉ ａ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ Ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ Ｃ ｅ ｎ ｔ ｅ ｒ ，Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｆ ｏ Ａ ｕ ｔ ｏ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ，Ｃ ｈ ｉ ｅｓ ｎ ｅ Ａ ｃ ａ ｄ ｅ ｍｙ ｆ ｏ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｃｅ ｎ ｓ ，Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ １ ０ ０ １ ９ ０ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
空域滤波和频域滤波的实现及比较
里仁学院课程设计说明书题目：空域滤波和频域滤波的实现及比较学院（系）：里仁学院年级专业：09工业自动化仪表2班学号： 09学生姓名：苏胜指导教师：赵彦涛、程淑红教师职称：讲师、副教授燕山大学课程设计（论文）任务书学号0120 学生姓名苏胜专业（班级）09工业自动化仪表2班设计题目5空域滤波和频域滤波的实现及比较设计技术参数要求用不同的滤波器分别实现图像的空域和频域滤波，然后比较结果。
设计要求数字信号处理中，图像的空域滤波和频域滤波可以实现相同的目的，用不同的滤波器实现其空域和频域滤波，然后比较其结果。
要求用不同的滤波器同时实现图像的空域和频域滤波。
设计中应具有自己的设计思想、设计体会。
工作量1周工作计划周一：分析题目，查阅相关资料，熟悉MATLAB程序设计方法。
周二至周三：方案设计周四：编写程序代码、调试、运行周五：答辩考核参考资料1.数字图像处理学电子工业出版社贾永红 20032.数字图像处理（Matlab版）电子工业出版社冈萨雷斯 20063.其他数字图像处理和matlab编程方面的书籍及相关学习资料指导教师签字基层教学单位主任签字说明：此表一式四份，学生、指导教师、基层教学单位、系部各一份。
2012年6 月29日燕山大学课程设计评审意见表指导教师评语：成绩：指导教师：2012年6月29 日答辩小组评语：成绩：评阅人：2012年6月29 日课程设计总成绩：答辩小组成员签字：2012年6月29 日目录第一章摘要 (1)第二章引言 (2)第三章空域滤波和频域滤波 (3)3.1 空域滤波器的设计 (3)3.1.1 空域低通滤波器 (3)3.1.2 空域高通滤波器 (5)3.2 时域滤波器的设计 (5)3.2.1 时域低通滤波器 (6)3.2.2 时域高通滤波器 (6)3.3空域与时域滤波的比较 (12)第四章心得体会 (15)第五章参考文献 (16)一、摘要此次课程设计是在MATLAB软件下进行数字滤波技术的仿真分析，有助于我对数字图像处理技术的分析和理解。
请简述空域处理方法和频域处理方法的区别
空域处理方法和频域处理方法是数字图像处理中常用的两种方法。
它们有着各自独特的特点和应用场景。
本文将从原理、应用和区别三个方面对这两种处理方法进行详细比较。
一、原理1. 空域处理方法空域处理方法是指直接对图像的像素进行操作。
它是一种基于图像的原始信息进行处理的方法。
常见的空域处理操作包括亮度调整、对比度增强、图像锐化等。
这些操作都是基于每个像素点周围的邻域像素进行计算和处理的。
2. 频域处理方法频域处理方法是将图像从空间域转换到频率域进行处理。
其基本原理是利用傅里叶变换将图像信号从空间域转换到频率域，然后对频率域的图像进行滤波、增强等处理，最后再利用傅里叶反变换将图像信号转换回空间域。
二、应用1. 空域处理方法空域处理方法适用于对图像的局部信息进行处理，如调整图像的明暗、对比度和色调等。
它可以直接对原始图像进行处理，因此在实时性要求较高的场景下具有一定优势。
2. 频域处理方法频域处理方法适用于对图像的全局信息进行处理，如去除图像中的周期性噪声、增强图像的高频细节等。
由于频域处理方法能够通过滤波等手段对图像进行全局处理，因此在一些需要对图像进行频谱分析和滤波的场景下有着独特的优势。
三、区别1. 数据处理方式空域处理方法是直接对图像的像素进行操作，处理过程直接，但只能处理原始图像信息。
而频域处理方法是将图像信号转换到频率域进行处理，可以更全面地分析和处理图像的频率特性。
2. 处理效果空域处理方法主要用于对图像的局部信息进行处理，因此适合对图像的亮度、对比度等进行调整。
而频域处理方法主要针对图像的全局信息进行处理，能够更好地处理图像的频率特性，如滤波、增强等。
3. 处理速度空域处理方法直接对原始图像进行处理，处理速度较快；而频域处理方法需要将图像信号转换到频率域进行处理，处理速度相对较慢。
空域处理方法和频域处理方法分别适用于不同的处理场景。
空域处理方法主要用于对图像的局部信息进行处理，处理速度较快；而频域处理方法主要用于对图像的全局信息进行处理，能够更全面地分析和处理图像的频率特性。
空域滤波和频域滤波下识别胶带纵向撕裂图像的比较
ｒ
学 术 论 坛
去除或减弱噪声。 （ １ ） 空域 滤 波 。 在 空 域 滤波 中 ， 包括 有 均 值 滤 波 与 中值 滤 波 ， 均 值
滤波属于线性滤波方法， 中值 滤波属于非线性 滤波方法 。 他们郜槿
于 空 间域 内平 滑 方 法 。 对于 给 定 的 图像 ｆ （ ｘ ， ｙ ） 中的每 个 像 素点 （ ｘ， Ｙ ） ， 取其邻域Ｓ ｘ ｙ， 设Ｓ ｘ ｙ 含 有 Ｍ个像 素 ， 取 其平 均 值 作 为 处理 后所 僻 图 像像素点（ ｘ， ｙ ） 处 的 灰度 值 ， 该 方法 称 为均 值 滤 波 方 法 ； 而 取 其 中间
成 图像 的识 别 ， 进 而 得 出是 否 撕 裂 的 结 果 。
开始
１系 统 软硬 件 设计
本系统硬件是 由Ｃ Ｃ Ｄ 千兆 网工业高速相机与Ｐ Ｃ 机组成 ， 由工 业相机将待识别 的胶带 图像传至Ｐ Ｃ 机 中， 在Ｐ Ｃ 机 中完成 图像的识 别过程 。 井下光线暗， 不便 相机 的拍 摄 ， 需借 助固定光源 、 以及测量 光 强的测光仪 。 软 件使用Ｖ ｉ ｓ ｕ ａ ｌ Ｓ ｔ ｕ ｄ ｉ ｏ ， 将 图像传至 由Ｃ＃编写好 的程序 中完成 空域频域 的识别过程 。
ｉ
撤 艄潮也 高ｊ 薏 ｉ 蠡渔
藏 带
煤
ｊ
绕 强界撕 裂 点 介： 张唏（ １ ９ ６ ６ －） ， 男， 河南焦作人 ， 博士， 副教授 ， 研 究方 向为矿 山机械 。
图 ２ 程 序流 程 图
】敦 字 技 术
像的椒盐 噪声非常有效。 中值滤波可 以做 到即去除噪声又能保护图 像的边缘 ， 从而获得 比较满意的复原效果 。 因此我们使用 中值滤波
空域处理方法和频域处理方法的区别
空域处理方法和频域处理方法是数字图像处理中常用的两种处理方式，它们在处理图像时具有不同的特点和优势。
本文将对这两种处理方法进行比较和分析，探讨它们的区别和应用场景。
一、空域处理方法1. 空域处理方法是指直接对图像的像素进行处理，通过对图像的像素值进行加减乘除等操作，来实现对图像的处理和增强。
2. 空域处理方法的优势在于简单直观，操作方便。
常见的空域处理方法包括灰度变换、直方图均衡化、平滑滤波、锐化滤波等。
3. 空域处理方法的缺点是无法充分利用图像的局部特征和频域信息，对某些复杂的图像处理任务效果不佳。
二、频域处理方法1. 频域处理方法是指将图像转换到频域进行处理，通过对图像的频谱进行操作，来实现对图像的处理和增强。
2. 频域处理方法的优势在于能够充分利用图像的频域信息，对图像进行更加精细和复杂的处理。
常见的频域处理方法包括傅里叶变换、频谱滤波、离散余弦变换等。
3. 频域处理方法的缺点是操作复杂，需要进行频域变换和逆变换，计算量大，处理过程较为繁琐。
三、空域处理方法和频域处理方法的区别1. 原理差异：空域处理方法是直接对图像的像素进行处理，而频域处理方法是将图像转换到频域进行处理。
2. 应用范围差异：空域处理方法适用于简单的图像处理和增强任务，频域处理方法适用于对图像进行精细和复杂的处理。
3. 操作难易度差异：空域处理方法操作简单直观，频域处理方法操作复杂繁琐。
四、空域处理方法和频域处理方法的应用场景1. 空域处理方法适用于对图像进行一些简单的增强和处理，如亮度调整、对比度增强、边缘检测等。
2. 频域处理方法适用于对图像进行复杂的增强和处理，如去除噪声、图像复原、频谱滤波等。
在实际的图像处理任务中，根据具体的处理要求和效果需求，可以灵活选择空域处理方法和频域处理方法，以达到最佳的处理效果。
总结：空域处理方法和频域处理方法在数字图像处理中各有优势和特点，应用于不同的处理场景和任务中。
了解和掌握这两种处理方法的区别和优势，能够更好地进行图像处理和增强，提高处理效率和质量。
水印嵌入方法
水印嵌入方法引言：在现代信息时代，图片和视频的分享已经成为了人们日常生活中的重要组成部分。
然而，随着互联网的发展，图片和视频的盗用问题也日益严重。
为了保护原始作者的权益，水印技术应运而生。
水印嵌入方法是一种常用的保护图片和视频版权的技术手段，本文将对水印嵌入方法进行详细介绍。
一、水印嵌入方法的基本原理水印嵌入方法是在图片或视频中加入特定的标识信息，以标记其版权归属或者其他相关信息。
水印嵌入方法的基本原理是利用图像或视频的某些特征来隐藏水印信息，使得人眼无法察觉到水印的存在。
二、图像水印嵌入方法1. 空域水印嵌入方法空域水印嵌入方法是指将水印信息直接嵌入到图像的像素值中。
常用的空域水印嵌入方法有最低有效位法、块平均灰度法等。
最低有效位法是将水印信息嵌入到图像像素的最低有效位中，由于最低有效位对图像的视觉质量影响较小，因此可以实现较好的水印隐藏效果。
块平均灰度法是将水印信息嵌入到图像块的平均灰度值中，通过调整块的大小和选择合适的嵌入策略，可以在保持图像质量的同时实现水印的有效隐藏。
2. 频域水印嵌入方法频域水印嵌入方法是指将水印信息嵌入到图像的频率域中。
常用的频域水印嵌入方法有离散余弦变换(DCT)法、离散小波变换(DWT)法等。
DCT法是将图像转换到频率域后，将水印信息嵌入到低频系数中，由于人眼对低频信息敏感度较低，因此可以实现较好的水印隐藏效果。
DWT法是将图像分解为多个尺度的子带，将水印信息嵌入到选择的子带中，通过调整子带选择和嵌入策略，可以实现水印的有效隐藏。
三、视频水印嵌入方法1. 帧间水印嵌入方法帧间水印嵌入方法是指将水印信息嵌入到视频的帧间差异中。
常用的帧间水印嵌入方法有差分法、预测误差法等。
差分法是将当前帧与前一帧进行差分，将差值作为水印信息进行嵌入，由于视频的帧间差异较小，因此可以实现较好的水印隐藏效果。
预测误差法是利用视频编码的预测误差来嵌入水印信息，通过调整预测误差的嵌入策略，可以在保持视频质量的同时实现水印的有效隐藏。
vdp的计算公式
vdp的计算公式VDP的计算公式是指可视化差异分析（Visual Difference Predictor, VDP）的计算公式，它用于衡量图像或视频的质量差异。
VDP是一种主观质量评价方法，通过模拟人眼的视觉特性和感知机制，来预测人眼对图像或视频的感知质量。
下面我们将介绍VDP的计算公式及其相关内容。
VDP的计算公式主要包括两个部分：空域模型和频域模型。
空域模型用于计算图像的空间域特性，而频域模型则用于计算图像的频域特性。
两个模型的结果最终结合得到VDP的评分。
在空域模型中，VDP计算公式首先将输入图像分解为亮度（luminance）和色度（chrominance）两个分量。
亮度分量是图像的明暗程度，而色度分量则包含了图像的颜色信息。
然后，VDP 计算公式通过计算亮度分量的空间频率和对比度，以及色度分量的空间频率和对比度，来衡量图像的空间特性。
具体计算公式如下：VDP = f(VDP_luminance) + f(VDP_chrominance)其中，f(x)表示将输入值x映射到特定范围的函数。
VDP_luminance表示亮度分量的VDP评分，VDP_chrominance 表示色度分量的VDP评分。
在频域模型中，VDP计算公式利用离散余弦变换（DiscreteCosine Transform, DCT）将输入图像转换到频域。
通过计算频域系数的能量和对比度，以及模拟人眼对不同空间频率的敏感度，来衡量图像的频域特性。
具体计算公式如下：VDP = f(VDP_frequency) + f(VDP_contrast)其中，VDP_frequency表示频域特性的VDP评分，VDP_contrast 表示对比度的VDP评分。
综合空域模型和频域模型的计算结果，即可得到图像或视频的VDP 评分。
VDP评分越高，表示图像或视频的质量越好；反之，评分越低，表示质量越差。
VDP的计算公式基于对人眼视觉特性的研究和理解，因此可以较为准确地预测人眼对图像或视频的感知质量。
基于辐射源频域和空域信息的无源定位算法及其可观测性分析
方位角 和俯仰角 变化率信 息 ， 同时增 加 了多普勒 频率
０ 引 言
在 无 源 定 位 中 采 用 的 传 统 的 定 位 方 法 大 多 为 测
信息， 因此 它 比传 统 的只测 向定 位算 法 的收敛速 度更 快， 同时还 克服 了 Ｅ ＫＦ算法 的缺 欠 。通过 计 算机 仿
基 于辐 射源频 域 和空 域信 息 的 无源 定 位算 法及 其可观 测 性 分析
乔 梁
（ 东金 融 学 院 ， 州 广 广 ５０ ２ ） １ ５ １
摘
要 ： 了克 服无 源 时 差 定 位 系统 中存 在 的模 糊 问 题 以及 纠 正 传 统 的扩 展 卡 尔 曼 滤 波 算 法 的 病 态 特 征 ， 为 文
中 图分 类 号 ： Ｎ ５ Ｔ ９３
文献标志码： Ａ
Ａｎ ｌ ｓｓ ｏ ｓ ｉ ｅ Ｌｏ ａ ｉ ｎ Ａｌ ｏ ｅ ｈ ｎ ｓ ｒ ａ ｉｉｙ Ｂａ ｅ ｎ ａ ｙ ｉ ｆ Ｐａ ｓ ｖ ｃ ｔｏ ｇ ｒ ｔ ｍ ａ ｄ Ｏｂ ｅ ｖ ｂ ｌｔ ｓ ｄ ｏ
Ｆｒ ｑｕ ｎ ｙ Ｒａ ｅ ａ ｄ Ｓ ｔａ ｎｆ ｒ ａ ｉ ｎ ｆ ｏ ｈｅ Ｅｍ ｉｔ ｒ ｅ ｅ ｃ ｎｇ ｎ ｐａ ｉ ｌＩ ｏ ｍ ｔｏ ｒ ｍ ｔ ｔｅ
ｔ ａｔｉ ｉ ｏ ｅ ｈ ｄ． ｈ ｔ ｓ ａｇｏ ｄ ｍ ｔ ｏ Ｋｅ ｙｗｏ ｄ ｐ ｓ ｉｅ ｌ ａ ｉ ｒ ｓ： ａ ｓｖ ｏｃ ｔｏｎ；ｏｂｓ ｒ ｂ ｌ ｙ；Ｄｏ ｅ ｖａ ｉｉ ｔ ｐｐｌｒｓ ｉｔ ｅ ｈ ｆ ；ｄｉｅ ｔｏ ｆａ ｒｖ ｌ ｒ ｃ ｉｎ ｏ ｒ ｉａ
ｔ ｎ ｄ Ｋａ ｍ ａ ｉｔ ｒ（ ｅ ｄｅ ｌ ｎ ｆｌｅ ＥＫ Ｆ） ａ ｏ ｆｅ ｏ ａ ｉｎ ｅ 。 ｎ ｍ ｄｉｉｄ ｃ ｖ ｒａ ｃ ＥＫ Ｆ （ Ｖ ＥＫＦ） ａｇ ｉｈ Ｍ ｌｏｒｔ ｍ ｂ ｓ ｄ ｎ ＤＯＡ ａ ｄ Ｄｏ ａ ｅ ｏ ｎ ｐｐｌｒ ｆｅ ｕｅ ｃ ａ ｕ ｅ ｅ ｒ ｑ ｎ ｙ ｍｅ ｓ ｒ —
空域和频域的概念
空域和频域的概念
空域指的是信号在时域上的分布情况，也就是指信号在时间上的变化。
在空域中，我们可以观察到信号的幅度和相位信息。
频域则是指信号在频率上的分布情况，也就是指信号在不同频率上的变化。
在频域中，我们可以观察到信号的频谱信息，包括信号的频率成分、频率响应等。
在信号处理中，我们常常需要将信号在空域和频域之间进行转换。
这个转换过程被称为傅里叶变换。
通过傅里叶变换，我们可以将信号从时域转换到频域，从而更好地理解信号的特性和结构。
空域和频域的概念在数字信号处理、图像处理、语音处理等领域中都有广泛的应用。
在实际应用中，我们需要根据具体问题的需求来选择合适的处理方法，以达到最优的效果。
- 1 -。
NR帧结构和空口资源
无线帧
子帧
时隙
符号
子帧
时隙
符号
采样点 采样点
……
……
时隙
符号 …… 符号
…… 采样点
子帧
继承4G的参数，固定1ms
数据调度的最小单位；
调制的基本单位
物理层基本时间单位
时域上，数据信道的基本调度单位为时隙；无线帧，子帧等概念和4G一致；
符号长度：由子载波间隔SCS确定
数据部分OFDM符号长度T_data = 1/SCS
40
14
8
80
14
16
160
14
32
320
Slot configuration(Extended CP)
12
4
40
SCS = 30kHz
Subframe长度：1ms
–
1radio frame = 10ms = 10subframe = 20slots
系统帧号（SFN）范围：0~1023
1subframe = 1ms = 2slots
上行：PUSCH/PUCCH/SRS
SCS：RRC信令配置
初始接入的同步和广播信道使用的SCS协议默认给定，其他信道SCS在MIB、RMSI和RRC信令中配置；
目录
1
Numerology
2
时域资源：CP，符号，Slot，帧结构
3
频域概念
4
空域概念
时域资源概念：无线帧，子帧，时隙，符号
继承4G的参数，固定10ms
Latency
good
Mobility
Latency
28G
30
good
Coverage
3.5G
水印的原理
水印的原理
水印是一种在纸张、图片、视频或数字文档上添加的透明标记，用于确认文件
的真实性和防止盗版。
水印可以分为可见水印和不可见水印两种类型，可见水印是指肉眼可见的标记，而不可见水印则需要借助特定的工具或技术才能看到。
无论是可见水印还是不可见水印，其原理都是通过改变文件的某些属性或特征，以实现对文件的识别和保护。
在数字文档中，水印的原理主要包括两种技术，空域水印和频域水印。
空域水
印是指直接在文档的像素值上进行修改，通过改变像素的灰度值或颜色值来嵌入水印信息。
这种方法简单直接，但容易受到图像处理、压缩等操作的影响，使得水印易被破坏或删除。
频域水印则是将水印信息嵌入到文档的频域表示中，通常是通过对文档进行傅立叶变换等数学变换来实现。
频域水印相对于空域水印来说更加稳定和安全，但也更加复杂和难以实现。
除了数字文档，水印在实物文档上也有不同的原理和实现方式。
例如，在纸张
上添加水印通常是通过改变纸张的纤维结构或厚度来实现的，这种水印是一种物理上的标记，不易被仿制或篡改。
在图片和视频上添加水印则可以通过修改像素的颜色、透明度等属性来实现，以达到保护作品版权的目的。
总的来说，水印的原理就是通过改变文件的某些属性或特征，来嵌入标记信息，以实现对文件的识别和保护。
无论是数字文档还是实物文档，水印都是一种简单有效的版权保护和真实性确认的技术手段，对于防止盗版和保护知识产权具有重要意义。
希望本文能够帮助大家更好地理解水印的原理和作用，以及如何在实际应用中更好地使用水印技术。
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频域一 实验目的1了解图像变换的意义和手段；2熟悉傅里叶变换的基本性质；3热练掌握FFT 方法及应用；4通过实验了解二维频谱的分布特点；5通过本实验掌握利用MATLAB 编程实现数字图像的傅立叶变换及滤波锐化和复原处理；二 实验原理1应用傅立叶变换进行图像处理傅里叶变换是线性系统分析的一个有力工具，它能够定量地分析诸如数字化系统、采样点、电子放大器、卷积滤波器、噪音和显示点等的作用。
通过实验培养这项技能，将有助于解决大多数图像处理问题。
对任何想在工作中有效应用数字图像处理技术的人来说，把时间用在学习和掌握博里叶变换上是很有必要的。
2傅立叶（Fourier ）变换的定义对于二维信号，二维Fourier 变换定义为：⎰⎰∞∞-∞∞-+-=dy dx e y x f v u F vy ux j )(2),(),(π ⎰⎰∞∞-∞∞-+=dv du e v u F y x f vy ux j )(2),(),(π θθθsin cos j e j += 二维离散傅立叶变换为：1,...,2,1,0,1,...,2,1,0for ),(1),(1010)//(2 N v M u e y x f MN v u F M x N y N vy M ux j1,...,2,1,0,1,...,2,1,0for ),(),(1010)//(2 N y M x e v u F y x f M u N v N vy M ux j图像的傅立叶变换与一维信号的傅立叶变换变换一样，有快速算法，具体参见参考书目，有关傅立叶变换的快速算法的程序不难找到。
实际上，现在有实现傅立叶变换的芯片，可以实时实现傅立叶变换。
3利用MATLAB 软件实现数字图像傅立叶变换的程序：I=imread('f:\11.jpg');; %读入原图像文件imshow(I); %显示原图像fftI=fft2(I); %二维离散傅立叶变换sfftI=fftshift(fftI); %直流分量移到频谱中心RR=real(sfftI); %取傅立叶变换的实部II=imag(sfftI); %取傅立叶变换的虚部A=sqrt(RR.^2+II.^2);%计算频谱幅值A=（A-min(min(A))）/(max(max(A))-min(min(A)))*225;%归一化figure; %设定窗口imshow(A); %显示原图像的频谱程序运行结果图及其频谱三实验步骤1打开计算机，安装和启动MATLAB程序；程序组中“work”文件夹中应有待处理的图像文件；2利用MatLab工具箱中的函数编制FFT频谱显示的函数;3 a).调入、显示“实验一”获得的图像；图像存储格式应为“.gif”;b)对这三幅图像做FFT并利用自编的函数显示其频谱;c)讨论不同的图像内容与FFT频谱之间的对应关系。
4 对频谱分别进行巴特沃兹和理想低通滤波，比较效果。
5 记录和整理实验报告。
四实验仪器1计算机；2 MATLAB程序；3移动式存储器。
4记录用的笔、纸。
五实验报告内容1叙述实验过程；2提交实验的原始图像和结果图像，并对结果进行比较。
实验过程:对三幅图像做FFT并利用自编的函数显示其频谱figure(1);a=imread ('F:\11.jpg');imshow(a);figure(2);s=fftshift(fft2(a));imshow(log(abs(s)),[]);程序运行结果图及其频谱由以上二幅图像各自做傅里叶变化之前之后的图像进行比较可知：原图像中若出现较多急剧变化的内容则其傅里叶变换后高频成分较多，反之若原图像中变化比较平缓则其傅里叶变换后低频成分较多，介于二者之间的图像，频率分量较分散。
对频谱分别进行巴特沃兹和理想低通滤波理想低通滤波J=imread ('F:\11.jpg');subplot(331);imshow(J);J=double(J);f=fft2(J);g=fftshift(f);subplot(332);imshow(log(abs(g)),[]),color(jet(64)); [M,N]=size(f);n1=floor(M/2);n2=floor(N/2);d0=5;for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);if d<=d0h=1;elseh=0;endg(i,j)=h*g(i,j);endendg=ifftshift(g);g=uint8(real(ifft2(g)));subplot(333);imshow(g);巴特沃兹滤波I=imread ('F:\11.jpg');J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02); subplot(121);imshow(J);title('含有椒盐噪声的图像')J=double(J);f=fft2(J);g=fftshift(f);[M,N]=size(f);n=3;d0=20;n1=floor(M/2);n2=floor(N/2);for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2) h=1/(1+(d/d0)^(2*n));g(i,j)=h*g(i,j);endendg=ifftshift(g);g=uint8(real(ifft2(g)));subplot(122);imshow(g);由以上理想低通滤波及巴特沃兹滤波所得图像比较可知：滤波后所得图像与原图像相比都不理想，但毕竟可以起到一定作用，在不同的情况下可以根据情况采用不同的滤波方法得到所需的图像和结果空域一 实验目的1结合实例学习如何在视频显示程序中增加图像处理算法；2理解和掌握图像的线性变换和直方图均衡化的原理和应用；3了解平滑处理的算法和用途，学习使用均值滤波、中值滤波和拉普拉斯锐化进行图像增强处理的程序设计方法；二 实验原理1 灰度线性变换就是将图像中所有点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。
)],([),(y x f T y x g =⎪⎩⎪⎨⎧<≤+-<≤+-≤≤=255),(]),([),( ]),([),(0 ),(),(y x f b g b y x f b y x f a g a y x f a y x f y x f y x g b a γβαn y m x ,2,1 ,,,2,1==2 直方图均衡化通过点运算将输入图像转换为在每一级上都有相等像素点数的输出图像。
按照图像概率密度函数PDF 的定义：1,...,2,1,0 )(-==L k nn r p k k r 通过转换公式获得：1,...,2,1,0 )()(00-====∑∑==L k n n r p r T s k j k j j j r k k3 均值（中值）滤波是指在图像上，对待处理的像素给定一个模板，该模板包括了其周围的临近像素。
将模板中的全体像素的均值（中值）来代替原来像素值的方法。
4 拉普拉斯算子如下：⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--------111181111拉普拉斯算子首先将自身与周围的8个像素相减，表示自身与周围像素的差异，再将这个差异加上自身作为新像素的灰度。
三实验步骤1 启动MATLAB程序，对图像文件分别进行灰度线性变换、直方图均衡化、均值滤波、中值滤波和梯度锐化操作。
添加噪声，重复上述过程观察处理结果。
2记录和整理实验报告四实验仪器1计算机；2 MATLAB程序；3记录用的笔、纸。
五实验报告内容1叙述实验过程；2提交实验的原始图像和结果图像。
实验过程：对图像文件进行灰度线性变换I= ('F:\11.jpg');imshow(I);I=double(I);[M,N]=size(I);for i=1:Mfor j=1:Nif I(i,j)<=30I(i,j)=I(i,j);else if I(i,j)<=150I(i,j)=(200-30)/(150-30)*(I(i,j)-30)+30;elseI(i,j)=(255-200)/(255-150)*(I(i,j)-150)+200;endendendendfigure(2);imshow(uint8(I));直方图均衡化I=imread ('F:\11.jpg'); figuresubplot(221);imshow(I); subplot(222);imhist(I)I1=histeq(I);figure;subplot(221);imshow(I1) subplot(222);imhist(I1)均值滤波I=imread ('F:\11.jpg');[M,N]=size(I);II1=zeros(M,N);for i=1:16II(:,:,i)=imnoise(I,'gaussian',0,0.01); II1=II1+double(II(:,:,i));if or(or(i==1,i==4),or(i==8,i==16));figure;imshow(uint8(II1/i));endend中值滤波I=imread ('F:\11.jpg');J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);subplot(231),imshow(I);title('原始图像');subplot(232),imshow(J);title('添加椒盐噪声图像') k1=medfilt2(J);k2=medfilt2(J,[5,5]);k3=medfilt2(J,[7,7]);k4=medfilt2(J,[9,9]);subplot(233),imshow(k1);title('3x3模板中值滤波') subplot(234),imshow(k2);title('5x5模板中值滤波') subplot(235),imshow(k3);title('7x7模板中值滤波') subplot(236),imshow(k4);title('9x9模板中值滤波')梯度锐化操作I=imread ('F:\11.jpg'); subplot(131);imshow(I)H=fspecial('Sobel');H=H';TH=filter2(H,I);subplot(132),imshow(TH,[]); H=H';TH=filter2(H,I);subplot(133),imshow(TH,[])。