自适应中值滤波在数字图像处理中的应用
中值滤波法
中值滤波法
中值滤波法是一种常用的数字图像处理方法，它可以有效地去除图像中的噪声，提高图像的质量。
中值滤波法的原理是将图像中每个像素的灰度值替换为该像素周围一定区域内所有像素的中值。
这种方法可以有效地去除图像中的噪声，同时保留图像的边缘信息，因此被广泛应用于数字图像处理领域。
中值滤波法的优点在于它可以去除图像中的噪声，同时保留图像的边缘信息。
这是因为中值滤波法是一种非线性滤波方法，它不会改变图像中像素的亮度和颜色，而只是通过对像素值进行排序来去除噪声。
因此，中值滤波法可以在保留图像细节的同时去除噪声，从而提高图像的质量。
中值滤波法的应用非常广泛，它可以用于去除各种类型的噪声，包括高斯噪声、椒盐噪声、斑点噪声等。
在数字图像处理中，中值滤波法常常被用于图像增强、图像去噪、图像分割等方面。
例如，在医学图像处理中，中值滤波法可以用于去除X光片中的噪声，从而提高医生对病情的判断。
中值滤波法的实现非常简单，只需要对图像中每个像素的周围一定区域内的像素进行排序，然后将中间值作为该像素的新值即可。
中值滤波法的区域大小可以根据实际情况进行选择，一般来说，区域大小越大，去噪效果越好，但是会导致图像细节的丢失。
中值滤波法是一种非常实用的数字图像处理方法，它可以有效地去除图像中的噪声，提高图像的质量。
在实际应用中，我们可以根据具体情况选择合适的区域大小和滤波方法，从而达到最佳的去噪效果。
图像去噪算法及其应用
图像去噪算法及其应用图像去噪算法是数字图像处理领域中的一个重要分支，其主要任务是将图像中的噪声去除，以提高图像的质量和清晰度。
随着计算机技术的不断发展和普及，图像去噪算法也得到了广泛的应用。
本文将介绍图像去噪算法的基本原理及其在实际应用中的一些案例。
一、图像去噪算法的基本原理图像去噪算法的基本原理是利用数字图像处理技术，对图像进行滤波处理，去除噪声。
滤波有很多种方法，其中比较常见的有均值滤波、中值滤波、小波变换等。
以下分别介绍一下这几种方法的原理及其适用范围：1.均值滤波均值滤波是一种常见的线性平滑滤波方法，其原理是用像素周围的颜色平均值来代替该像素的颜色。
具体实现时，使用一个固定大小的矩形来计算像素的平均值，然后将平均值作为新的像素值。
均值滤波的优点是计算简单，但是对于图像中的高斯噪声、脉冲噪声等较强的噪声，效果不太好。
2.中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，其原理是用像素周围的颜色中位数来代替该像素的颜色。
中值滤波的优点是能有效去除图像中的椒盐噪声、斑点噪声等，但对于高斯噪声、周期噪声等较强的噪声，效果不佳。
3.小波变换小波变换是一种用于分析非平稳信号的数学工具，也被广泛应用于图像处理领域。
通过小波变换，我们可以将图像分解成不同频率的子图像，然后在每个子图像上进行处理，最后将所有子图像合并为一个图像。
小波变换具有良好的局部性和多尺度特性，能够有效地去除不同类型的噪声。
二、图像去噪算法的应用案例1.医学图像处理医学图像处理是图像处理领域的一个重要应用领域，其主要任务是对医学图像进行分析、处理和诊断，以辅助医生对疾病进行诊断和治疗。
在医学图像处理中，图像去噪算法常常被应用于CT、MRI等医学影像数据的预处理，以提高其清晰度和准确性。
2.视频图像处理随着数字化技术的发展，视频图像处理在娱乐、教育、安防等领域得到了广泛的应用。
在视频图像处理中，图像去噪算法的主要任务是去除视频中的噪声和干扰，以提高图像的清晰度和稳定性，从而为后续处理提供更加可靠的基础。
数字信号处理中的滤波器设计及其应用
数字信号处理中的滤波器设计及其应用数字信号处理中的滤波器是一种用于处理数字信号的工具，它能够从信号中去除杂音、干扰等不需要的部分，使信号变得更加清晰、准确。
在数据通信、音频处理、图像处理等各种领域都有着广泛的应用。
本文将探讨数字信号处理中的滤波器设计及其应用。
一、滤波器的分类根据滤波器能否传递直流分量，可以将滤波器分为直流通、低通、高通、带通和带阻五种类型。
1.直流通滤波器：直流通滤波器不会滤除信号中的直流分量，只是将信号波形的幅值进行调整。
它主要用于直流电源滤波、电池充电电路等。
2.低通滤波器：低通滤波器可以通过滤除信号中的高频分量来保留低频分量，其截止频率通常指代3dB的频率，低于该频率的信号通过的幅度保持不变，而高于该频率的信号则被削弱。
低通滤波器主要用于音频处理、语音识别等。
3.高通滤波器：高通滤波器与低通滤波器相反，它滤除低频分量，只保留高频分量。
其截止频率也指代3dB的频率，高于该频率的信号通过的幅度保持不变。
高通滤波器主要用于图像处理、视频处理等。
4.带通滤波器：带通滤波器可以通过滤除一定频率范围内的信号，使得出现在该频率范围内的信号通过，而其他的信号则被削弱。
带通滤波器主要应用于频率选择性接收和频率选择性信号处理。
5.带阻滤波器：带阻滤波器可以通过滤除一定频率范围内的信号，使得不在该频率范围内的信号通过，而其他的信号则被削弱。
带阻滤波器主要应用于频率选择性抑制和降噪。
二、滤波器设计方法滤波器的设计需要考虑其所需的滤波器类型、截止频率、通/阻带宽度等参数。
现有的设计方法主要有两种：频域设计和时域设计。
1.频域设计：频域设计是一种基于频谱分析的滤波器设计方法，其核心是利用傅里叶变换将时域信号转换为频域信号，进而根据所需的滤波器类型和参数进行滤波器设计。
常见的频域设计方法包括理想滤波器设计、布特沃斯滤波器设计、切比雪夫滤波器设计等。
理想滤波器设计基于理想低通、高通、带通或带阻滤波器的理论，将所需的滤波器类型变换为频率响应函数进行滤波器设计。
中值滤波和均值滤波
中值滤波和均值滤波中值滤波和均值滤波是数字图像处理中常用的两种滤波方法，它们在图像去噪和平滑处理中起着重要的作用。
本文将从原理、应用以及优缺点等方面介绍这两种滤波方法。
一、中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，其基本原理是用像素点周围邻域内的中值来代替该像素点的灰度值。
中值滤波可以有效地去除图像中的椒盐噪声和脉冲噪声，同时能够保持图像的边缘信息。
其处理过程如下：1.选取一个模板，模板的大小根据噪声的程度来确定；2.将模板中的像素点按照灰度值大小进行排序，取其中位数作为中心像素点的灰度值；3.将中心像素点的灰度值替换为中值；4.重复以上步骤，对整个图像进行滤波。
中值滤波的优点是能够有效地去除椒盐噪声和脉冲噪声，同时保持图像的边缘信息。
然而，中值滤波也存在一些缺点，例如不能处理高斯噪声和均匀噪声，对图像细节信息的保护效果较差。
二、均值滤波均值滤波是一种线性平滑滤波方法，其基本原理是用像素点周围邻域内的平均值来代替该像素点的灰度值。
均值滤波可以有效地去除高斯噪声和均匀噪声，同时能够保持图像的整体平滑。
其处理过程如下：1.选取一个模板，模板的大小根据滤波效果来确定；2.计算模板内所有像素点的灰度值的平均值；3.将中心像素点的灰度值替换为平均值；4.重复以上步骤，对整个图像进行滤波。
均值滤波的优点是能够有效地去除高斯噪声和均匀噪声，同时能够保持图像的整体平滑。
然而，均值滤波也存在一些缺点，例如不能处理椒盐噪声和脉冲噪声，对图像细节信息的保护效果较差。
中值滤波和均值滤波在图像处理中各有优劣。
中值滤波适用于去除椒盐噪声和脉冲噪声，能够保持图像的边缘信息，但在处理高斯噪声和均匀噪声时效果较差。
而均值滤波适用于去除高斯噪声和均匀噪声，能够保持图像的整体平滑，但对于细节信息的保护效果较差。
在实际应用中，根据图像的特点和噪声的类型选择合适的滤波方法是很重要的。
如果图像受到椒盐噪声和脉冲噪声的影响，可以选择中值滤波进行去噪处理；如果图像受到高斯噪声和均匀噪声的影响，可以选择均值滤波进行平滑处理。
数字图像处理中的图像增强技术
数字图像处理中的图像增强技术数字图像处理技术是一门综合性的学科，涵盖了图像获取、存储、传输、分析、识别和处理等多个方面。
其中，图像增强技术是非常重要的一环，它可以提高图像的质量和清晰度，从而更好地为人类的观察和分析服务。
图像增强是指利用数字图像处理技术，对原始图像进行处理操作，以改善图像的质量和特征的一种技术。
其中，常用的图像增强技术包括直方图均衡化、空间域滤波、频域滤波、非线性滤波、小波变换等多种方法。
一、直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强技术，它可以改善图像的亮度和对比度。
其原理是将原图像的灰度直方图进行变换，使得原本集中在某一区域的灰度值分散到整个图像上，从而增强图像的细节。
直方图均衡化对于灰度分布比较均匀的图像效果更好，但对于灰度分布不均匀的图像效果可能不如其他方法。
二、空间域滤波空间域滤波是一种通过在图像的空间域中进行像素值的操作，以改善图像质量的方法。
其主要思想是通过对邻域像素值的加权平均或其他运算，来进行图像的滤波操作。
其中，常用的空间域滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波、李媛滤波等。
这些方法都可以用来平滑图像、去噪或增强图像的细节，但不同方法的效果和适用范围不同。
三、频域滤波频域滤波是一种利用图像的频域信息来进行图像增强的方法。
它利用傅里叶变换或小波变换等变换将图像从时域转换到频域，从而可以更好地分析图像的频谱信息。
在频域上，可以进行各种滤波操作，如低通滤波、高通滤波、带通滤波等，从而对图像进行增强。
不过，频域滤波操作非常耗时，对于大规模图像来说，可能会遇到计算量过大的问题。
四、非线性滤波非线性滤波是一种通过非线性操作改善图像质量的方法，其主要思想是通过对图像的局部像素进行运算，消除或加强图像的一些特征。
其中，最广泛使用的是中值滤波，它能够有效地去除图像中的噪声，并保持图像边缘的清晰度。
除此之外，还有一些非线性滤波方法，如自适应中值滤波、漂移滤波、边缘保护滤波等，它们可以根据不同的应用场景，针对不同的图像特征进行优化。
图像滤波的分类原理作用及应用
图像滤波的分类原理作用及应用1. 引言图像滤波是数字图像处理中的重要技术，它可以对图像进行去噪、增强和特征提取等操作。
本文将介绍图像滤波的分类原理、作用及应用。
2. 图像滤波的分类2.1 线性滤波线性滤波是最常用的图像滤波方法之一，它基于滤波器和图像之间的线性卷积关系。
具体来说，线性滤波会对图像中的每个像素值进行加权求和，以达到滤波的效果。
常见的线性滤波器有均值滤波器、高斯滤波器和中值滤波器等。
2.2 非线性滤波非线性滤波器对每个像素的处理不仅仅依赖于其周围的像素值，还可能依赖于像素的绝对值或其他非线性的关系。
非线性滤波器通常用于图像边缘检测、边缘增强等应用场景。
2.3 自适应滤波自适应滤波器是一种根据图像的局部特征自动调整滤波参数的滤波器。
它能够根据图像的特征自适应地选择不同的滤波器参数，以达到更好的滤波效果。
3. 图像滤波的原理3.1 线性滤波原理线性滤波的原理是基于卷积运算。
滤波器通过将其与输入图像进行卷积操作，计算出输出图像的每个像素值。
滤波器中的权重参数可以根据特定的滤波需求进行调整。
3.2 非线性滤波原理非线性滤波的原理是基于像素的非线性关系。
滤波器对图像像素的处理不仅仅依赖于周围像素的加权和，还可能包括像素的绝对值、幂等操作等。
非线性滤波器可以更好地处理图像的边缘和纹理信息。
3.3 自适应滤波原理自适应滤波的原理是根据图像的局部特征调整滤波参数。
自适应滤波器使用像素的邻域信息来计算滤波参数，并根据不同像素的特征选择不同的滤波操作。
这样可以提高滤波器的适应性，使其在不同条件下都能获得较好的滤波效果。
4. 图像滤波的作用图像滤波在数字图像处理中起着重要的作用。
主要包括以下几个方面：4.1 去噪图像滤波能够有效去除图像中的噪声，提高图像的质量。
线性滤波器如均值滤波器和高斯滤波器可以去除高斯噪声和盐椒噪声等。
非线性滤波器如中值滤波器对椒盐噪声和椒盐噪声有较好的去噪效果。
4.2 增强图像滤波可以增强图像的特定特征，使其更加鲜明。
自适应中值滤波器
姓名：郝伟杰学号：201120112012 导师：郭蔚数字图像处理（实验二）实验名称：自适应中值滤波器实验目的：验证自适应中值滤波器的祛除噪声效果。
此算法分为两个层次：A层为A1=Zmed —Zmin,，A2=Zmed—Zmax，如果A1>0且A2<0，则转到B层；否则增大窗口尺寸，如果窗口尺寸<=Smax则重复A层，否则输出Zmed。
B层为B1=Zxy—Zmin，B2=Zxy—Zmax，如果B1>0且B2<0，则输出Zxy，否则输出Zmed。
实验结果：自适应中值滤波器7*7自适应中值滤波器9*9自适应中值滤波器11*11结果分析：自适应中值滤波器能够很好的处理图像的细节和边缘，使图像更加细腻，清晰，给人以良好的视觉冲击，但是我做的程序运行起来比较慢，大约三十多秒，所以有待很好的优化，而且模板我限制到了11*11的之后才达到了课本上的效果，究其原因，我认为是图像的差异造成了结果上的差异。
实验程序：function ZSY1zhongzhi(a,n1) %自适应中值滤波器（此算法感觉较为合理！！！！！！！！！！）%椒盐噪声subplot(2,2,1),imshow(a,[]),title('原图像')a=double(a);[m,n]=size(a);n2=n1-1;n3=(n1-1)/2;b=zeros(m+n2,n+n2);for i=1:mfor j=1:nb(i+n3,j+n3)=a(i,j);endendsubplot(2,2,2),imshow(b,[]),title('扩充后的图像')for i=n3+1:m+n3for j=n3+1:n+n3for m1=3:2:n1m2=(m1-1)/2;c=b(i-m2:i+m2,j-m2:j+m2);%使用7*7的滤波器 Zmed=median(median(c));Zmin=min(min(c));Zmax=max(max(c));A1=Zmed-Zmin;A2=Zmed-Zmax;if(A1>0&&A2<0)B1=b(i,j)-Zmin;B2=b(i,j)-Zmax;if(B1>0&&B2<0)b(i,j)=b(i,j);elseb(i,j)=Zmed;end%elsecontinue;endendendendsubplot(2,2,3),imshow(b,[]),title('中值后的图像') d=ones(m,n);for i=1:mfor j=1:nd(i,j)=b(i+m2,j+m2);endendsubplot(2,2,4),imshow(d,[]),title('处理好的图像')。
降低盐粒噪声的方法
降低盐粒噪声的方法
盐粒噪声是数字图像处理中常见的一种噪声类型，其形成原因是图像信号与噪声混合后，产生了像盐粒一样颜色较亮的像素点。
这些噪声点会影响图像的质量和清晰度，因此需要采用一些方法进行降噪处理。
1. 中值滤波
中值滤波是一种常用的降噪方法，其基本原理是将图像中的每个像素点与其邻域内的像素值排序，然后取中间值作为该像素点的像素值。
中值滤波可以有效地去除盐粒噪声，同时保留图像的边缘信息。
2. 均值滤波
均值滤波是另一种常用的降噪方法，其原理是将图像中的每个像素点与其邻域内的像素值取平均值作为该像素点的像素值。
均值滤波虽然可以去除盐粒噪声，但是会对图像的细节信息进行模糊处理，因此在实际应用中需要根据具体情况进行选择。
3. 自适应中值滤波
自适应中值滤波是一种根据像素点邻域内像素值的分布情况来
动态选择中值滤波窗口大小的降噪方法，可以有效地去除盐粒噪声，并能保留图像的细节信息。
4. 小波去噪
小波去噪是一种基于小波变换的降噪方法，其原理是将图像分解成不同频率的小波系数，然后根据小波系数的幅值和相位信息进行去噪处理。
小波去噪可以有效地去除盐粒噪声，并能保留图像的细节信
息。
综上所述，针对不同的图像处理需求，可以根据实际情况选择不同的降噪方法。
在实际应用中，还需要根据图像的特点和噪声类型进行调整和优化，以达到更好的降噪效果。
数字图像处理中的图像增强技术
数字图像处理中的图像增强技术数字图像处理在现代科技中具有重要的地位。
它广泛应用于医学图像、遥感图像、安防监控图像以及各种图像数据分析等领域。
其中，图像增强技术是数字图像处理的重要分支之一。
什么是图像增强技术？图像增强是指通过数字图像处理方法，对原始图像进行改进以满足特定的应用需求。
这种技术可以提高图像的质量、清晰度、对比度和亮度，同时减少图像的噪声和失真，使图像更具辨识度和实用价值。
图像增强技术的基本原理数字图像处理中的图像增强技术有很多种。
它们有的基于像素点的局部特征，有的基于全局的规律和模型。
下面介绍几种典型的图像增强技术：1. 直方图均衡化直方图均衡化是一种典型的全局图像增强技术，它可以通过对图像灰度值分布进行调整，提高图像的对比度和亮度。
它假设在正常的摄影条件下，灰度级的分布应该是均匀的。
因此，直方图均衡化采用了一种用高频率伸展像素值的方法，将原图像的灰度级转换为更均匀的分布，从而使图像的对比度更加明显。
2. 中值滤波中值滤波是一种局部图像增强技术，是一种基于像素点的影响的方法。
它对图像中每个像素点的灰度值进行排序处理，后选取其中值为该像素点的新灰度值，这样可以消除噪声，使得模糊度和清晰度都有非常明显的改善。
3. 边缘增强边缘增强是一种同时考虑整幅图像的局部特征和全局规律的图像增强技术。
它对图像的边缘部分加权，使边缘区域更加清晰，从而提高了图像的辨识度和可读性。
边缘增强技术既可以提高图像的对比度和亮度，也可针对不同的图像类型和应用需求进行不同的定制化处理。
图像增强技术的应用数字图像处理中的图像增强技术可以广泛应用于各个领域：1. 在医学领域，图像增强技术可以帮助医生诊断疾病、评估治疗效果和进行手术规划等。
2. 在遥感领域，图像增强技术可以帮助解决地图制作中的噪声和失真问题，清晰地显示建筑物、道路和地形地貌等信息，从而提高研究和预测的准确性。
3. 在安防监控领域，图像增强技术可以通过对图像的增强处理，提高视频监控图像的清晰度和鲁棒性，以便更有效地进行安全监管和犯罪侦查。
中值滤波处理
中值滤波处理中值滤波处理——一种常见的数字图像处理技术数字图像处理是计算机视觉领域中重要的一部分，其目的是对数字图像进行处理和改进，以便更好地满足人类的需求。
其中，中值滤波是常见的一种数字图像处理技术。
中值滤波是一种非线性滤波方法，其基本思想是取一个滤波模板中的所有像素值，按照大小排序后取中间值作为当前像素的新值，以此来消除噪声、平滑图像等。
中值滤波处理技术通常在数字图像处理中广泛应用，特别是在噪声较大的情况下，能够对图像进行更好的改进和处理。
从算法原理上来看，中值滤波处理主要分为以下几个步骤：首先，需要设置窗口大小，即需要对滤波的区域进行设置，一般设置为3x3、5x5、7x7等区域。
然后，需要将当前像素点与周围窗口中的所有像素值进行排序，以得到其中位数。
最后，将该中位数赋值给当前像素点，从而得到处理后的图像。
需要注意的是，在处理过程中，窗口的大小设置和像素排序都会对结果产生影响，因此需要根据实际需求进行合理的选择。
中值滤波处理技术具有多种优势。
首先，由于其非线性特性，能够更好地处理非正态分布的噪声。
其次，由于中值滤波是一种非参数方法，对数据的分布情况不作任何适应性假设，因此更加适用于各种类型的数字图像。
此外，相对于其他平滑滤波技术，中值滤波处理技术在细节保持方面更加出色，能够更好地保留图像细节，提高图像的清晰度和质量。
尽管中值滤波处理技术具有诸多优势，但也存在着一些缺点。
其中，最明显的一点是，在处理过程中会导致图像细节信息的损失，特别是在处理较大噪声的情况下。
此外，在处理过程中，由于要进行像素值的排序，因此处理时间较长，对于大规模数字图像处理较困难。
综上所述，中值滤波处理技术是数字图像处理中一种常见而又重要的处理技术。
虽然存在一些缺点，但其非线性特性和较好的细节保持能力使其在噪声较大、需要保留图像细节等方面有着广泛的应用。
因此，中值滤波处理技术在数字图像处理技术领域中有着重要的地位和发展前景。
自适应中值滤波在数字图像处理中的应用
第29卷 第4期河北理工大学学报(自然科学版)Vol129 No14 2007年11月J ourna l of Hebe i Polytechn ic Un i ver sity(Na tur a l Science Edition)Nov.2007文章编号:1674-0262(2007)04-0111-03自适应中值滤波在数字图像处理中的应用刘伟1,孙丽媛2,王汝梅3(11河北理工大学计算机与自动控制学院,河北唐山063009;21机械工程学院;31冶金与能源学院)关键词:脉冲噪声;自适应中值滤波;掩模摘 要:针对一般中值滤波在滤除脉冲噪声中的不足,提出了自适应中值滤波的方法,论述了其基本原理和具体实现方法,实验证明,此方法对脉冲噪声有很好的滤除效果。
中图分类号:TP391141 文献标识码:A 在数字图像受到噪声污染后,需要对其进行滤波。
针对不同的噪声有不同的滤波方法。
中值滤波对滤除脉冲噪声有很好的效果,但也会损失图像的部分细节,而自适应中值滤波能够在保持图像细节的基础上滤除脉冲噪声。
1 脉冲噪声脉冲噪声也称双极脉冲噪声,它的概率密度函数可由下式给出:P(z)=Pa z=aPb z=b0 其它(1) 如果b>a,灰度值b在图像中将显示为一个亮点,相反,a的值将显示为一个暗点。
若Pa 或Pb为零,则脉冲噪声称为单极脉冲。
脉冲噪声可以是正的,也可以是负的。
标定通常是图像数字化过程的一部分。
因为脉冲干扰通常与图像信号的强度相比较大,因此,在一幅图像中,脉冲噪声总是数字化为最大值(纯黑或纯白)。
这样,通常假设a,b是饱和值,从某种意义上看,在数字化图像中,它们等于所允许的最大值和最小值。
由于这一结果,负脉冲以一个黑点出现在图像中。
由于相同的原因,正脉冲以白点出现在图像中。
对于一个8位图像,这意味着a=0(黑),b=255(白)。
图1为原始图像,图2为受25%双极性脉冲噪声污染的图像。
收稿日期622:20009142 中值滤波中值滤波是一种非线性的空间滤波器,它是将象素邻域内灰度的中值代替该象素的值。
中值滤波在数字图像去噪中的应用
中值滤波在数字图像去噪中的应用
中值滤波是一种常用的数字图像去噪方法，其主要原理是将像素点周围的邻域像素值
按照大小进行排序，然后取中间值作为该像素点的新值，从而达到去除孤立噪声点的效果。
中值滤波在数字图像去噪中具有广泛的应用。
中值滤波可以有效地去除图像中的椒盐噪声。
椒盐噪声是一种常见的图像噪声，其表
现形式为图像中出现黑白孤立噪声点。
这些噪声点严重影响了图像的视觉效果，使用中值
滤波可以将这些噪声点去除，使图像恢复清晰。
中值滤波还可以去除高斯噪声。
高斯噪声是一种呈正态分布的噪声，其平均值为0，
方差越大表明噪声越严重。
中值滤波通过对邻域像素进行排序，可以有效地将高斯噪声滤除，使图像恢复真实细腻的效果。
中值滤波还可以应用于运动模糊去除。
运动模糊是由于图像在拍摄过程中相机或被观
察对象的移动而产生的模糊效果。
中值滤波通过对邻域像素进行排序，可以恢复图像的清
晰度，去除运动模糊的影响。
中值滤波在医学图像处理中也有广泛的应用。
医学图像中常常存在各种各样的噪声，
这些噪声干扰了诊断结果的准确性。
中值滤波可以去除这些噪声，使医学图像更清晰，从
而提高医生的诊断效果。
中值滤波在数字图像去噪中的应用非常广泛。
它可以有效地去除图像中的椒盐噪声、
高斯噪声和运动模糊等各种噪声，从而改善图像的质量，提高图像的可视化效果。
中值滤
波的原理简单，计算速度快，非常适合实时图像处理和实时监控系统中的应用。
中值滤波
在数字图像处理领域具有重要的应用价值。
中值滤波原理
中值滤波原理中值滤波是一种常用的信号处理和图像处理方法，它可以有效地去除图像中的噪声，同时保持图像的边缘信息。
中值滤波的原理简单而有效，被广泛应用于数字图像处理、医学影像处理、雷达信号处理等领域。
本文将介绍中值滤波的原理及其在图像处理中的应用。
中值滤波的原理是利用滑动窗口在图像上进行滤波处理。
对于每个像素点，我们以其为中心，取一个大小为N×N的窗口，将窗口中的像素值按照大小进行排序，然后取中间值作为该像素点的新值。
这样可以有效地去除椒盐噪声等噪声，因为噪声通常会使像素值偏离其周围像素值的分布。
通过取中值来代替原始像素值，可以有效地去除这些离群点。
中值滤波的优点之一是它能够保持图像的边缘信息。
在传统的线性滤波方法中，会使图像的边缘变得模糊，因为滤波窗口通常会跨越图像的边缘。
而中值滤波则不会受到边缘的影响，因为它只关注窗口中的像素值大小，而不考虑它们的位置关系。
这使得中值滤波在去除噪声的同时，能够保持图像的清晰度和边缘信息。
在实际应用中，中值滤波通常会选择一个合适的窗口大小N×N。
窗口大小的选择会影响滤波效果，一般来说，窗口大小越大，滤波效果越好，但也会导致图像变得模糊。
因此，需要根据实际情况选择合适的窗口大小，以在去除噪声的同时尽可能保持图像的清晰度。
除了图像处理领域，中值滤波在信号处理中也有着广泛的应用。
例如，在数字信号处理中，中值滤波可以用来去除信号中的脉冲噪声，保持信号的原始特征。
在医学影像处理中，中值滤波可以有效地去除影像中的斑点噪声，保持影像的清晰度和对比度。
总之，中值滤波是一种简单而有效的滤波方法，它能够去除图像和信号中的各种噪声，同时保持原始信息的清晰度和边缘特征。
在实际应用中，我们需要根据具体情况选择合适的窗口大小，以达到最佳的滤波效果。
希望本文对中值滤波的原理和应用有所帮助，谢谢阅读！。
滤波法在图像处理中的应用
滤波法在图像处理中的应用所谓数字图像处理就是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为。
实质上是一段能够被计算机还原显示和输出为一幅图像的数字码。
21世纪是一个充满信息的时代，图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。
数字图像处理，即用计算机对图像进行处理，其发展历史并不长。
数字图像处理技术源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片，采用了数字压缩技术。
首先数字图像处理技术可以帮助人们更客观、准确地认识世界，人的视觉系统可以帮助人类从外界获取3/4以上的信息，而图像、图形又是所有视觉信息的载体，尽管人眼的鉴别力很高，可以识别上千种颜色，但很多情况下，图像对于人眼来说是模糊的甚至是不可见的，通过图象增强技术，可以使模糊甚至不可见的图像变得清晰明亮。
另一方面，通过数字图像处理中的模式识别技术，可以将人眼无法识别的图像进行分类处理。
通过计算机模式识别技术可以快速准确的检索、匹配和识别出各种东西。
数字图像处理技术已经广泛深入地应用于国计民生休戚相关的各个领域。
在计算机中，按照颜色和灰度的多少可以将图像争为二值图像、灰度图像、索引图像和真彩色RGB图像四种基本类型。
目前，大多数图像处理软件都支持这四种类型的图像。
平滑技术用于平滑图像中的噪声。
平滑噪声可以在空间域中进行，基本方法是求像素灰度均值或者中值。
1.首先我们来了解下滤波法的定义。
答：滤波的本义是指信号有各种频率的成分,滤掉不想要的成分,即为滤掉常说的噪声,留下想要的成分.这即是滤波的过程,也是目的.一是抽出对象的特征作为图像识别的特征模式；另一个是为适应图像处理的要求，消除图像数字化时所混入的噪声。
2.对滤波处理的要求有两条:答：一是不能损坏图像的轮廓及边缘等重要信息；二是使图像清晰视觉效果好。
3.我们为什么要滤波。
答：滤波的本义是指信号有各种频率的成分,滤掉不想要的成分,即为滤掉常说的噪声,留下想要的成分.这即是滤波的过程,也是目的。
三种数字图像滤波技术的特点及适用场景-数字图像处理论文-计算机论文
三种数字图像滤波技术的特点及适用场景-数字图像处理论文-计算机论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——摘要：随着计算机技术的不断进步, 图像更普运用于生活之中, 图像预处理技术也更加完善, 而图像滤波正是图像预处理中十分重要的一步。
图像滤波可以使图像的成像质量更高, 而且更方便对图像的进一步处理, 所以通常是图像预处理中不可或缺的一步。
本文介绍了图像在计算机的存储方式、噪声等概念, 并主要对中值滤波、限幅平均滤波、高斯滤波这三种滤波算法的原理和实现过程进行说明, 通过对比不同算法的特点, 得出各自算法的适用情况。
关键词：滤波; 噪声; 滤波算法;1 数字图像的存储及噪声分类1.1 数字图像在计算机中的存储方式图像在计算机中会转化为计算机可识别的数值来进行存储, 数字化图像数据有两种存储方式:一为位图存储、二为矢量存储。
由于本文主要使用的都是位图图像, 所以下文将主要介绍位图存储。
位图图像是由一系列像素(像素值取0~255) 组成的可识别图像, 所以可以把一幅图像看成一个数字矩阵, 矩阵的每一个元素对应于图像中的一点, 而相应的值对应于该点的颜色或者灰度。
例如一张分辨率为0480, 16位色的图片, 就可由216=65536种颜色约0480=307200个像素点组成[1]。
位图图像的优点与缺点都同样明显, 在优点方面, 位图图像可以表现出丰富的图像效果和颜色, 可以更加逼真的表现图像细节, 这就是为什么平时我们使用的图像都是位图图像的原因。
但是, 位图图像由于每一个存储单元都是一个单独的像素导致颜色丰富的位图图像的储存占空间较大, 在传输文件时会很慢。
而且位图图像不能放大太大, 在放大时, 位图图像的像素不会随之改变, 因此图像会出现失真的情况。
1.2 噪声及噪声分类图像噪声就是指存在于图像中的不必要的信息, 也就是说图像中存在的干扰人们获取图像信息的因素就是噪声。
噪声在理论上可以定义为不可预测, 只能用概率统计方法来认识的随机误差, 描述噪声可以借用随机过程的描述, 即用其概率分布函数, 由于噪声的存在严重干扰了图像的质量, 因而在图像增强处理和分类处理之前, 必须予以纠正[2]。
数字图像处理的算法及其应用
数字图像处理的算法及其应用数字图像处理是一种计算机技术，通过对数字图像进行处理，使其变得更加清晰、精确和易于分析。
数字图像处理的算法及其应用广泛，涉及到医疗、工业、环境等多个领域。
本文将介绍数字图像处理的算法及其应用。
一、数字图像处理算法1. 图像滤波算法图像滤波是一种数字滤波处理过程，用于去除图像噪声、增强图像边缘等。
最常用的滤波算法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
均值滤波是一种最简单的滤波算法，它将每个像素的数值替换为其周围像素值的平均值。
中值滤波将每个像素替换为其周围像素的中位数，它比均值滤波更好地保留了图像边缘特征。
高斯滤波则是通过将每个像素替换为周围像素的加权平均值来平滑图像，权重取决于它们相对于中心像素的位置。
2. 图像分割算法图像分割是指将一副图像划分为若干个不同的区域，每个区域与其他区域有着明显的不同。
最常用的图像分割算法有阈值分割和区域生长等。
阈值分割是指将图像分成两个部分，其划分是通过将图像的灰度值与设定的阈值进行比较而得到的。
区域生长则是通过将某个种子像素与其周围的相邻像素进行比较，如果它们在阈值范围内，则将它们合并到一个区域中。
3. 图像增强算法图像增强是指通过调整图像的亮度、对比度和色彩等属性，从而使图像更加清晰、明亮、有趣。
最常用的图像增强算法有直方图均衡化和灰度映射等。
直方图均衡化是一种使图像亮度均匀分布的技术，它通过对图像灰度级分布进行调整，从而扩展输入图像中低灰度值像素的范围和压缩高灰度值像素的范围。
灰度映射则是将图像灰度值映射到一定的范围内，从而调整图像的亮度和对比度。
二、数字图像处理应用1. 医学影像处理数字图像处理在医学影像处理中得到了广泛应用。
例如，医生们可以使用数字图像处理技术来增强医疗影像，从而更好地观察病人的身体情况，研究病情，制定治疗计划。
2. 工业检测数字图像处理技术还被广泛用于工业检测。
例如，在生产线上，使用数字图像处理可以检测产品表面的缺陷、确定产品质量，并将有缺陷的产品从产品流中剔除。
Matlab中的图像滤波方法与实例分析
Matlab中的图像滤波方法与实例分析引言图像滤波是数字图像处理中的一项重要技术，用于降低图像噪声、平滑图像以及增强图像细节。
在Matlab中，有多种图像滤波方法可供选择。
本文将对这些方法进行介绍和实例分析。
一、线性滤波方法1. 均值滤波均值滤波是一种最简单的线性平滑滤波方法。
其基本思想是用邻域内像素的平均值替代当前像素的值。
在Matlab中，可使用imfilter函数实现均值滤波。
下面是一个示例：```I = imread('example.jpg');filtered_img = imfilter(I, fspecial('average', 3));```2. 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，在处理含有椒盐噪声等图像时表现出较好的效果。
它的原理是用中值取代邻域内的元素值。
在Matlab中，使用medfilt2函数可以实现中值滤波。
下面是一个示例：```I = imread('example.jpg');filtered_img = medfilt2(I);```二、非线性滤波方法1. 双边滤波双边滤波是一种非线性滤波方法，可以同时平滑图像和保留边缘信息。
它的核心思想是考虑像素的空间距离和像素值的差异。
在Matlab中，可使用bfilter2函数实现双边滤波。
下面是一个示例：```I = imread('example.jpg');filtered_img = bfilter2(I, 3, 25, 10); % 参数可根据需要自行调整```2. 自适应中值滤波自适应中值滤波是一种根据像素邻域内像素值的分布特性动态调整滤波窗口大小的方法。
在Matlab中，可使用adpmedian函数实现自适应中值滤波。
下面是一个示例：```I = imread('example.jpg');filtered_img = adpmedian(I, 5); % 参数可根据需要自行调整```三、时域滤波方法1. Laplace滤波Laplace滤波是一种高频增强滤波方法，能够提取图像的细节信息。
Matlab中的图像去噪与恢复方法
Matlab中的图像去噪与恢复方法图像去噪与恢复是数字图像处理中一个非常重要的任务，旨在提升图像的质量并减少由噪声引起的干扰。
Matlab作为一种功能强大且广泛使用的数学软件，提供了多种图像去噪与恢复的方法，本文将对其中一些常用的方法进行介绍。
一、均值滤波均值滤波是一种简单且常用的图像去噪方法。
它通过选取图像中每个像素周围邻域的像素值的平均值来替代该像素的值。
这样可以平滑图像并减少噪声的影响。
在Matlab中，可以使用函数imfilter来实现均值滤波。
二、中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，它通过选取图像中每个像素周围邻域的像素值的中值来替代该像素的值。
与均值滤波相比，中值滤波能够更好地保留图像的边缘信息。
在Matlab中，可以使用函数medfilt2来实现中值滤波。
三、小波去噪小波去噪是一种基于小波变换的图像去噪方法。
它通过将图像从时域转换到小波域，并利用小波系数的特征进行噪声的分析和消除。
在Matlab中，可以使用函数wdenoise来实现小波去噪。
四、自适应滤波自适应滤波是一种根据图像的局部特征来调整滤波参数的图像去噪方法。
它能够根据图像中不同区域的噪声特点来自动调整滤波参数，从而提高去噪效果。
在Matlab中，可以使用函数adpmedian来实现自适应中值滤波。
五、图像恢复除了去噪外，图像恢复也是数字图像处理中一个重要的任务。
它旨在通过使用图像处理技术来还原受损图像的质量和信息。
在Matlab中，可以使用各种图像恢复算法来实现不同的任务，如图像修复、图像重建等。
六、总结本文对Matlab中的图像去噪与恢复方法进行了简要介绍。
均值滤波和中值滤波是两种常用的图像去噪方法，可以简单快速地实现去噪效果。
小波去噪和自适应滤波则更加复杂，但能够在一定程度上提高去噪效果。
此外，Matlab还提供了各种图像恢复算法，可以根据实际需求选择合适的算法来进行图像的修复和重建。
总之，Matlab作为一种强大的数学软件，在图像去噪与恢复方面提供了多种方法和工具。
中值滤波 一维数组
中值滤波一维数组
中值滤波是一种数字图像处理中广泛应用的基本滤波方法，它是一种非线性滤波。
在这里，我们将以一维数组为例来介绍中值滤波的工作原理、应用场景和实现过程。
一、工作原理
中值滤波的工作原理是利用窗口滑动的方式，将窗口内的像素值进行排序，取中间值替代原有像素值，以达到除去错误像素的目的。
由于中值滤波是一种非线性滤波方法，因此它能够在不影响图像边缘和细节的情况下去除图像中的噪声。
二、应用场景
中值滤波广泛应用于数字图像处理领域，特别是在去除不同来源的噪声方面表现出色。
因此，中值滤波被用于图像降噪、图像增强、数字相机中的图像预处理等领域。
三、实现过程：
1.确定窗口大小
中值滤波的核心是窗口大小的选择。
根据图像的不同特点，需要考虑不同大小的窗口。
一般来说，窗口大小选得越大，能够去除的噪声就越多，但图像细节也会被模糊化。
2.排序像素值
在确定窗口大小后，中值滤波将滑动该窗口并将其中的像素排成一维数组。
通过对这个数组进行升序排列，即可获得该窗口内像素值的中值。
3.替代原有像素值
取得各个窗口内的中值后，中值滤波会将原有像素值替换成中值。
这样就能够去除图像中的噪声。
总结：
中值滤波作为一种数字图像处理的基本滤波方法，对于去除不同来源的噪声方面表现出色。
在实践中，中值滤波需要根据图像特点选
择适当的窗口大小，以达到最佳的去噪效果。
在应用中，需要进行灵
活的处理，因为中值滤波虽然能够去除噪声，但也容易损失细节信息，因此需要根据实际需要进行处理。
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第29卷 第4期河北理工大学学报(自然科学版)V ol 29 No 4 2007年11月Journal of Hebe i Polyt echnic U niversity(N atural Sc i e nce Edition)N ov.2007文章编号:1674-0262(2007)04-0111-03自适应中值滤波在数字图像处理中的应用刘伟1,孙丽媛2,王汝梅3(1 河北理工大学计算机与自动控制学院,河北唐山063009;2 机械工程学院;3 冶金与能源学院)关键词:脉冲噪声;自适应中值滤波;掩模摘 要:针对一般中值滤波在滤除脉冲噪声中的不足,提出了自适应中值滤波的方法,论述了其基本原理和具体实现方法,实验证明,此方法对脉冲噪声有很好的滤除效果。
中图分类号:TP391 41 文献标识码:A在数字图像受到噪声污染后,需要对其进行滤波。
针对不同的噪声有不同的滤波方法。
中值滤波对滤除脉冲噪声有很好的效果,但也会损失图像的部分细节,而自适应中值滤波能够在保持图像细节的基础上滤除脉冲噪声。
1 脉冲噪声脉冲噪声也称双极脉冲噪声,它的概率密度函数可由下式给出:P(z)=P a z=aP b z=b0 其它(1)如果b>a,灰度值b在图像中将显示为一个亮点,相反,a的值将显示为一个暗点。
若Pa 或Pb为零,则脉冲噪声称为单极脉冲。
脉冲噪声可以是正的,也可以是负的。
标定通常是图像数字化过程的一部分。
因为脉冲干扰通常与图像信号的强度相比较大,因此,在一幅图像中,脉冲噪声总是数字化为最大值(纯黑或纯白)。
这样,通常假设a,b是饱和值,从某种意义上看,在数字化图像中,它们等于所允许的最大值和最小值。
由于这一结果,负脉冲以一个黑点出现在图像中。
由于相同的原因,正脉冲以白点出现在图像中。
对于一个8位图像,这意味着a=0(黑),b=255(白)。
图1为原始图像,图2为受25%双极性脉冲噪声污染的图像。
收稿日期:2006-09-142 中值滤波中值滤波是一种非线性的空间滤波器,它是将象素邻域内灰度的中值代替该象素的值。
相对小尺寸的线性平滑滤波,它能提供更优秀的去噪能力。
一个数值集合的中值e 是这样的数值,即,数值集合中,由一半的值小于或等于e ,还有一半大于或等于e 。
例如,对于3 3的掩模,其中值是第5个值。
为了对一幅图像上的某个点做中值滤波处理,必须先将掩模内欲求的象素及其邻域的象素值排序,确定出中值,并将中值赋予该象素点。
这样,中值滤波器的主要功能是使不同灰度的点看起来更接近于它的邻近值。
事实上,是用n n 的中值滤波器去除那些相对于其邻城象素更亮或更暗,并且其区域小于n 2/2(滤波器区域的一半)的孤立象素集。
在这种情况下, 去除 的意思是强制为邻域的中间亮度。
而对较大的象素集的影响明显减小。
在脉冲噪声的空间密度较小的情况下,中值滤波器的效果会很好(根据经验,P a ,P b 小于0 2)。
但随着脉冲噪声的概率密度增大,中值滤波器为了滤除噪声,不得不增大掩模尺寸,其结果是模糊更多的细节。
图3为3 3掩模中值滤波后的图像,图4为5 5掩模中值滤波后的图像。
尽管滤除了大部分噪声,但细节也损失了很多。
3 自适应中值滤波自适应中值滤波能工作在各种各样的矩形掩模上,但为了算法容易实现,定义掩模S xy 为n n 大小,并且n 为奇数。
考虑如下符号:Z min =S xy 中灰度级的最小值Z max =S xy 中灰度级的最大值Z med =S xy 中灰度级的中值Z xy =在坐标(x,y )上的灰度级S m ax =S xy 允许的最大掩模尺寸自适应中值滤波器算法工作在两个层次,定义为A 层和B 层,如下所示:A 层:A 1=Z med -Z m inA 2=Z med -Z max如果A 1>0且A 2<0,转到B 层否则增大窗口尺寸如果窗口尺寸小于等于S m ax ,重复A 层否则,Z xy 不变B 层:B 1=Z xy -Z min112 河北理工大学学报(自然科学版) 第29卷B 2=Z xy -Z max如果B 1>0且B 2<0,Z xy 不变否则Z xy =Z med 该算法有三个目标:除去脉冲噪声,平滑其它非脉冲噪声,并减少诸如物体边界细化或粗化等失真。
Z med 和Z m in 的值进行统计后被算法认为是脉冲式的噪声成分,即使他们在图像中并不是最低和最高的可能象素值。
A 层的目的是决定中值滤波器的输出Z m ed 是否是一个脉冲(黑或白)。
如果条件Z min <Z med <Z m ax 成立,Z m ed 就不是脉冲。
在该情况下,转到B 层,检测一下窗口Z xy 中心点本身是否是一个脉冲。
若条件B 1>0且B 2<0为真,那么Z m in <Z med <Z m ax ,Z xy 和Z med 就不是脉冲。
在这种情况下,Z xy 不用改变。
通过不改变这些中间水平的点来减小图像失真。
若条件B 1>0且B 2<0为假,则Z xy =Z m in 或者Z xy =Z m ax 。
在任一种情况下,Z xy 象素值都是一个极端且算法输出中值Z med ,即Z xy =Z m ed ,而从A 层知道Z med 不是噪声脉冲。
最后一步是标准中值滤波器所做的。
这样就避免了标准中值滤波器用图像中相应模板的中值代替该图像中的每一点而引起的不必要的细节损失。
假设A 层确实找到了一个脉冲噪声,然后,算法会增大窗口尺寸并重复A 层。
该环路会继续直到算法找到一个非脉冲中值,或者达到最大窗口尺寸。
如果达到了最大窗口尺寸,Z xy 不变。
此时,也不能保证该值就一定不是一个脉冲。
噪声的概率P a 或P b 越小,或者S max 在允许的范围越大,过早退出条件的可能性就越小。
因为随着脉冲的密度增大,需要更大的窗口来消除尖峰噪声。
图5为最大掩模尺寸为7的自适应中值滤波后的图像,图6为最大掩模尺寸为9的自适应中值滤波后的图像,可以看出,图像得到了很好的复原。
4 结论由图5和图6可以看出,自适应中值滤波效果比标准中值滤波效果要好,不仅滤除了脉冲噪声,而且很好的保留了图像细节。
需要提出的是,此方法在实际应用的过程中,需要确定最大掩模尺寸的大小。
如果最大掩模尺寸选得太小,就达不到很好的滤波效果;如果选得太大,则算法计算量增大,耗时太长。
经过笔者多次实验,在图像受双极性脉冲噪声污染在20%以下,最大掩模尺寸可取7或者9,再增大掩模尺寸,滤波效果没有明显增加。
参考文献:[1] 冈萨雷斯 数字图像处理[M ] 北京:电子工业出版社,2006[2] 陈书海,傅录祥 实用数字图像处理[M ] 北京:科学出版社,2005[3] 余明兴,吴明哲,黄世阳,等 Borland C ++Bu il der 6程序设计经典[M ] 北京:科学出版社,2004(下转第120页)113第4期 刘伟,等:自适应中值滤波在数字图像处理中的应用120 河北理工大学学报(自然科学版) 第29卷的水化产物晶体。
但通过XRD分析,可以证明氢氧化钙和钙矾石的存在,说明氢氧化钙和钙矾石晶体在低水灰比条件下,由于水化环境是致密和相对缺水的体系,其生长空间受限,使它们的结晶形态发生改变,晶体尺寸较小,分布在C-S-H凝胶之间。
3 结论3 1 低水灰比条件下,水泥的水化程度较低。
随着水化龄期的增加,水泥的水化程度不断增加,但不同水灰比其水化程度增加的幅度不同。
水灰比越低,水泥的水化程度后期增加越少。
3 2 在低水灰比体系中,硅酸盐水泥的水化产物的结晶程度、形貌等都与正常水灰比体系不同,难于观察到结晶程度高、六方板状的氢氧化钙晶体和细长的针状钙钒石晶体。
参考文献:[1] 刘崇熙,汪在芹,李珍 高性能混凝土若干理论问题[J] 混凝土,2003(6):3-6[2] H F W T ayl or Ce m en t Che m i stry[M] Tho m as Telford Publi sh i ng,Tho m as Telf ord Services L t d,London,1997[3] 姜玉英 水泥工艺实验[M] 武汉:武汉工业大学出版社,1992[4] 沈威,黄文熙,闵盘荣 水泥工艺学[M] 武汉:武汉工业大学出版社,1986The Effect of Lo w W ater Ce m ent Ratio on H ydration Degree of Portland Ce m entFENG X i a o-x i n,SUN X iao-ha(Co llege ofM ateri a ls Science and Eng ineeri n g,H ebei Po lytechn ic Un i v ersity,Tangshan H ebe i063009,Ch i n a)K ey w ords: hydrati o n deg ree;lo w w ater ce m ent rati o;hydration products;m icrostructureAbst ract: The hydrati o n deg ree o f Portland ce m ent under the cond ition o f lo w w ater ce m ent ratio w as tested,and t h e m icrostructure o f har dened ce m ent paste w as st u died by m eans o fXRD and SE M The resu lts sho w that the hy-dra ti o n degree o f ce m ent is l o w er under the lo w w ater ce m ent ratio than under the high w ater ce m ent ratio,and there ex istsm o re unhydrated ce m ent i n the hardened ce m ent paste w ith lo w w ater ce m en t paste,the crystallizati o n and gro w th o f ce m ent hydrates is affected The co mp lete crystals o f portlandite and etri n g ite can no t be seen al m ost(上接第113页)Adaptive M ean F ilter and Its Application on D igital I m age P rocessingL I U W e,i SUN L-i yuan,WANG Ru-m ei(1 Co ll e ge of Co m puter and Auto m atic Con tro lH ebe i Po l y technic Un i v ersity,Tangshan H ebei063009,Ch i n a;2 Co llege ofM echanical Eng i n eering;3 Co llege ofM eta ll u rgy and Energy)K ey w ords: i m pulse no ise;adaptive m ean filter;m ouldAbst ract: The paper points ou t t h e d isadvantage of nor m a lm ean filter and advances adapti v e m ean filter,and de-scri b es its w ay o f ach ieve m ent The resu lt sho w s that the adaptive m ean filter i s better on filteri n g i m pulse no ise。