数字图像处理CH7邻域运算
数字图像处理常用词汇表
数字图像处理常用词汇表Binary image 二值图像Blur 模糊Boundary pixel 边界像素Boundary tracking 边界跟踪Closed curve 封闭曲线color model 彩色模型complex conjugate复共轭Connected 连通的Curve 曲线4-neighbors 4邻域8-neighbors 8邻域4-adjacency 4邻接8-adjacency 8邻接Path 路径Dilation 膨胀Erosion 腐蚀Opening 开运算（先腐蚀，后膨胀）Closing 闭运算（先膨胀，后腐蚀）Structuring element 结构元素DFT 离散的傅立叶变换Inverse DFT 逆离散的傅立叶变换Digital image 数字图像Digital image processing 数字图像处理Digitization 数字化Edge 边缘Edge detection 边缘检测Edge enhancement 边缘增强Edge image 边缘图像Edge operator 边缘算子Edge pixel 边缘像素Enhance 增强Fourier transform 傅立叶变换Gray level 灰度级别Gray scale 灰度尺度Horizontal edge 水平边缘Highpass filtering 高通滤波Lowpass filtering 低通滤波Image restoration 图像复原Image segmentation 图像分割Inverse transformation 逆变换Line detection 线检测Line pixel 直线像素Linear filter线性滤波Median filter中值滤波Mask 掩模Neighborhood 邻域Neighborhood operation 邻域运算Noise 噪音Noise reduction 噪音消减Pixel 像素Point operation 点运算Region 区域Region averaging 区域平均Weighted region averaging加权区域平均Resolution 分辨率Sharpening 锐化Shape number 形状数Smoothing 平滑Threshold 阈值Thresholding 二值化Transfer function 传递函数Vertical edge 垂直边缘Horizontal edge 水平边缘RGB color cube RGB色彩立方体HSI color model HSI 色彩模型Circular color plane 圆形彩色平面Triangular color plane 三角形彩色平面。
邻域图像处理的图论算法在医学中的应用
邻域图像处理的图论算法在医学中的应用随着医疗技术的进步，医学图像处理成为当今医学领域的重要课题。
在医学图像处理中，邻域图像处理技术有着极为广泛的应用。
图论算法作为一种强大的工具，在邻域图像处理中发挥了重要作用。
1. 邻域图像处理及其应用邻域图像处理是一种基于空间邻域概念的图像处理技术，在该技术中，图像被视为由许多像素组成的点阵。
邻域图像处理的目的是通过把局部像素的特征与它们的周围像素进行比较，来降低噪音和增强图像的细节。
在医学图像处理中，邻域图像处理常常被用来帮助医生做出诊断。
邻域图像处理的应用非常广泛。
在医学影像处理中，有很多应用，如肺部结节检测、脑部疾病诊断等。
此外，邻域图像处理还被广泛应用于数字图像处理、计算机视觉、模式识别、信号处理等领域。
2. 图论算法在邻域图像处理中的应用图论算法是一种用于解决图论问题的数学方法。
与邻域图像处理相结合，可以解决很多医学图像处理中的问题。
例如，对于二维图像，邻域图像处理可用图论算法中的k邻域图来表示，其中每个像素或顶点与其相邻的顶点相连。
2.1 图像分割在图像分割中，将图片分割成几个部分，每个部分对应于不同的医学组织。
这是一项非常具有挑战性的任务，其实用在提取出关键区域需要处理成细胞核、血管和组织。
图论算法有助于处理这些问题。
例如，最小生成树算法（MST）就是一种基于邻域的图像分割方法。
在该方法中，图像被视为一个加权无向图，每个图像像素代表一个顶点，图像中相邻像素之间的距离在图的边上表示。
然后通过最小生成树的构建来自动分割医学图像，从而实现医学区域的分割。
2.2 图像的恢复和去噪图像的恢复和去噪在医学上也是一个十分重要的问题，因为医学图像通常有噪声干扰，而且很多医学图像的分辨率也很低。
在邻域图像处理中，图论算法也可以用来完成图像去噪和恢复。
具体的做法是通过对搜索图上的路径进行优化，以便减少相邻像素之间的噪声影响。
2.3 医学图像增强另一个医学用途是结合邻域图像处理技术和图论算法来增强医学图像。
数字图像处理实验报告（邻域平均法和中值滤波法）
数字图像处理实验报告（邻域平均法和中值滤波法）数字图像处理实验报告班级:姓名:学号:日期:邻域平均法和中值滤波处理一、实验目的图像变换是数字图像处理中的一种综合变换，如直方图变换、几何变换等。
通过本实验，使得学生掌握两种变换的程序实现方法。
二、实验任务请设计程序，分别用邻域平均法，其模板为：和中值滤波法对testnoise 图像进行去噪处理（中值滤波的模板的大小也设为3X 3）。
三、实验环境本实验在Windows 平台上进行，对内存及cpu 主频无特别要求，使用VC或者MINGW (gcc)编译器均可。
四、设计思路介绍代码的框架结构、所用的数据结构、各个类的介绍(类的功能、类中方法的功能、类的成员变量的作用)、各方法间的关系写。
在此不进行赘述。
五、具体实现实现设计思路中定义的所有的数据类型，对每个操作给出实际算法。
对主程序和其他模块也都需要写出实际算法。
代码：<邻域平均法>(3*3)#include#include#include#include "hdr.h" /* ------ 定义结构指针--- */struct bmphdr *hdr;// 定义用于直方图变量unsigned char *bitmap,*count,*new_color; /* ---- main() 函数编--- */ int main(){ //定义整数i，j 用于函数循环时的，nr_pixels 为图像中像素的个数int i, j ,nr_pixels,nr_w,nr_h; // 定义两个文件指针分别用于提取原图的数据和生成直方图均衡化后的图像FILE *fp, *fpnew; // 定义主函数的参数包括：输入的位图文件名和输出的位图文件名，此处内容可以不要，在DOS下执行命令的时候再临时输入也可，为了方便演示，我这里直接把函数的参数确定了。
//argc=3; //argv[1]="test.bmp"; //argv[2]="testzf.bmp"; // 参数输入出错显示/* if (argc != 3) {printf("please input the name of input and out bitmap files\n");exit(1);}*/// 获取位图文件相关信息// hdr = get_header(argv[1]); hdr = get_header("testnoise.bmp");if (!hdr) exit(1); // 以二进制可读方式打开输入位图文件fp = fopen("testnoise.bmp", "rb");if (!fp) {printf("File open error!\n");exit(1);} // 文件指针指向数据区域fseek(fp, hdr->offset, SEEK_SET)计算位图像素的个数nr_pixels = hdr->width * hdr->height;nr_w = hdr->width;nr_h = hdr->height;bitmap = malloc(nr_pixels);new_color = malloc(nr_pixels);count = malloc((nr_w+2)*(+nr_h+2));//读取位图数据到bitmap 中fread(bitmap, nr_pixels, 1, fp);fclose(fp);// 因为图像边缘无法使用邻域平均，所以根据邻近颜色填补图像的周围一圈，存入count[] 数组中// 中心图像存入count[] for(i=nr_w+3;i<(nr_w+2)*(+nr_h+2)-nr_w-3;i++) { j=i/(nr_w+2);if(i%(nr_w+2)!=0&&(i+1)%(nr_w+2)!=0) count[i]=bitmap[i-nr_w-1-2*j]; } // 填补第一排for(i=1;i} // 填补最后一排for(i=1;i} // 填补左边一排for(i=0;i} // 填补右边一排for(i=0;i<nr_h+3;i++)< p="">{ count[(i+1)*(nr_w+2)-1]=count[(i+1)*(nr_w+2)-2];}// 邻域平均3*3for(j=nr_w+3,i=0;j<(nr_w+2)*(+nr_h+2)-nr_w-3;j++) {if(j%(nr_w+2)!=0&&(j+1)%(nr_w+2)!=0)new_color[i]=(count[j]+count[j-1]+count[j+1]+count[j-nr_w-2]+count[j-1-nr_w-2]+count[j+1-nr_w-2]+count[j+nr_w+2]+count[j-1+nr_w+2]+count[j+1+nr_w+2])/9,i++; } //结果存入bitmap[] 中for (i = 0; i < nr_pixels; i++;bitmap[i]=new_color[i]; // 打开一个以输出文件名命名的文件,设为可写的二进制形式fpnew = fopen("test_lynoise.bmp", "wb+");// 由于位图文件的头部信息并没有因直方图均衡化而改变，因此输出图像的头部信息从原位图文件中拷贝即可：fwrite(hdr->signature, 2, 1, fpnew); fwrite(&hdr->size, 4, 1, fpnew);fwrite(hdr->reserved, 4, 1, fpnew); fwrite(&hdr->offset, 4, 1, fpnew); fwrite(&hdr->hdr_size, 4, 1, fpnew); fwrite(&hdr->width, 4, 1, fpnew); fwrite(&hdr->height, 4, 1, fpnew); fwrite(&hdr->nr_planes, 2, 1, fpnew); fwrite(&hdr->bits_per_pixel, 2, 1, fpnew); fwrite(&hdr->compress_type, 4, 1, fpnew); fwrite(&hdr->data_size, 4, 1, fpnew); fwrite(&hdr->resol_hori, 4, 1, fpnew); fwrite(&hdr->resol_vert, 4, 1, fpnew);fwrite(&hdr->nr_colors, 4, 1, fpnew); fwrite(&hdr->important_color, 4, 1, fpnew); if (hdr->offset > 54) fwrite(hdr->info, (hdr->offset - 54), 1, fpnew); // 直方图均衡化的数据(bitmap) 赋值fwrite(bitmap, nr_pixels, 1, fpnew);// 关闭fclose(fpnew);// 释放内存(优化程序必需) free(hdr);free(bitmap);</nr_h+3;i++)<>。
数字图像处理之邻域处理
m 1 m 1
i0
j 0
m 1 m 1 T i , j f x i ,y j 2 2
演 示
100 96 87 86 92 95 101 106 121 133 99 102 98 103 87 99 111 121 97 95 94 103 102 100 89 87 85 78 79 67 72 75 74 73 86 84 88 92 97 90 102 100 98 90 91 88
使
f r
$进一步阅读：Gonzalez, p463.
4 边缘检测
4 边缘检测
梯度最大值及其方向
f x s in f y c o s 0
ta n
1
fy 或 fx fx fy
2 2
梯度最大值
4 边缘检测
2 2 2
G x, y e
e
r
2 2
2
2 平滑
设计离散高斯滤波器的方法：
设定σ2和n，确定高斯模板权值。如σ2 =2和 n=5：
[i,j] -2 -1 0 1 2 -2 0.105 0.287 0.135 0.287 0.105 -1 0.287 0.606 0.779 0.606 0.287 0 0.135 0.779 1 0.779 0.135 1 0.287 0.606 0.779 0.606 0.287 2 0.105 0.287 0.135 0.287 0.105
111 112
111 112
111 112
100 96 1 2 87 86 1 92 95
图像处理 第七章 邻域运算
第七章 邻域运算目录1. 引言相关与卷积2. 平滑3. 中值滤波4. 边缘检测5.细化作业1.引言邻域运算是指当输出图象中每个象素是由对应的输入象素及其一个邻域内的象素共同决定时的图象运算，通常邻域是远比图象尺寸小的一规则形状，如正方形2x2、3x3、4x4或用来近似表示圆及椭圆等形状的多边形。
信号与系统分析中的基本运算相关与卷积，在实际的图象处理中都表现为邻域运算。
邻域运算与点运算一起形成了最基本、最重要的图象处理工具。
以围绕模板（filter mask, template ）的相关与卷积运算为例，给定图象f(x,y)大小N×N，模板T(i, j)大小m ×m （m 为奇数），常用的相关运算定义为: 使模板中心T((m-1)/2,(m-1)/2)与f(x,y)对应，∑∑-=-=--+--+=•=101)21,21(),(),(),(m i m j m j y m i x f j i T y x f T y x g当m=3时，)1,1())2,2(),1()1,2(),1()0,2()1,()2,1(),()1,1()1,()0,1()1,1()2,0(),1()1,0()1,1()0,0(),(++++++++++-++-+-+--=y x f T y x f T y x f T y x f T y x f T y x f T y x f T y x f T y x f T y x g卷积运算定义为:∑∑-=-=-+--+-=•=101)21,21(),(),(),(m i m j m j y m i x f j i T y x f T y x g 当m=3时，)1,1())2,2(),1()1,2()1,1()0,2()1,()2,1(),()1,1()1,()0,1()1,1()2,0(),1()1,0()1,1()0,0(),(--+-++-+-++++-++++++=y x f T y x f T y x f T y x f T y x f T y x f T y x f T y x f T y x f T y x g可见，相关运算是将模板当权重矩阵作加权平均，而卷积与相关不同的只是在于需要将模板沿中心反叠（先沿纵轴翻转，再沿横轴翻转；即沿次对角线翻转）后再加权平均。
邻域变换的名词解释
邻域变换的名词解释邻域变换，又称局部变换或局部操作，是一种图像处理中常见的操作方法。
它通过对图像中的每个像素及其周围一定范围内的像素进行处理，从而改变图像的外观或特征。
邻域变换广泛应用于图像增强、去噪、分割以及特征提取等领域，具有重要的理论和实际意义。
一、邻域变换的基本原理和方法邻域变换的基本原理是基于图像的空间域，通过对像素的局部环境进行处理，以实现对整个图像的改变。
邻域变换的方法有很多种，常见的包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
1. 均值滤波均值滤波是一种简单而有效的邻域变换方法，它通过计算邻域内像素的平均值来替代中心像素的灰度值。
均值滤波主要用于图像去噪的应用，能够减少图像中的噪声，平滑图像的细节和纹理。
2. 中值滤波中值滤波是一种非线性的邻域变换方法，它通过计算邻域内像素的中值来替代中心像素的灰度值。
相对于均值滤波，中值滤波能够更好地保留图像的边缘和细节信息，常用于去除图像中的椒盐噪声。
3. 高斯滤波高斯滤波是一种基于高斯函数的邻域变换方法，它通过对邻域内的像素赋予权重来计算中心像素的灰度值。
高斯滤波能够产生平滑的效果，常用于图像增强和去噪的处理。
二、邻域变换在图像增强中的应用邻域变换在图像增强中具有重要作用，能够改善图像的质量和视觉效果。
以下介绍几种常见的邻域变换方法在图像增强中的应用。
1. 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的邻域变换方法，通过对图像的灰度值进行重新分配，增强图像的对比度和亮度。
直方图均衡化能够使图像整体变得更加清晰明亮，常被应用于图像显示和图像识别等领域。
2. 锐化滤波锐化滤波是一种通过对图像进行邻域变换来增强图像细节的方法。
它通过对图像进行高通滤波，使得图像中的边缘和纹理更加清晰和突出。
锐化滤波常用于图像增强和特征提取等任务中。
3. 维纳滤波维纳滤波是一种理想的、最优的邻域变换方法。
它基于统计模型，能够在去除图像噪声的同时保持图像的细节信息。
维纳滤波广泛应用于图像去噪和图像复原等领域，但对于复杂的噪声情况和模糊图像可能效果有限。
数字图像处理处理归纳
R( R) G(G) B( B)
CIE 的 R、 G、 B 颜色表示系统： 选用红色 （波长 =700.00nm） 、 绿色 （波长 =546.1nm） 、 蓝色 （波长 =438.8nm） 这 3 种单色光作为表色系统的三基色。 CRT（彩色监视器显示）产生 1lm 的白光（由红绿蓝 3 中基色光相加得到）所需要的三基色的近似值可用亮度方程
) F () e j ( )
F ( ) R 2 ( ) I 2 ( )
( ) arctan
把 （2）二维傅里叶变换对
I ( ) R ( )
F () 叫做 f ( x ) 的傅里叶幅度谱，而 ( ) 叫相位谱。
傅里叶变换可推广到二维函数。如果二维函数 f ( x, y ) 满足狄里赫莱条件，则有下面二维傅里叶变换对存在：
1lm(白光)=0.30lm(红)+0.59lm(绿)+0.11lm(蓝)， 来表示： 由公式可见， 产生白光是三基色的比例关系不等，
为克服这一缺点，使用三基色单位制（T 单位制） （T 单位制认为白光是由等量的三基色组成） ，亮度方程改写成：
1lm(W)=1T(R )+1T(G)+1T(B)
7.傅里叶变换（广泛应用于频谱分析） （考点：傅里叶一维变换对、二维变换对，一维离散和二维离散）
扭曲校正，周长、面积、体积计算等。其中图像配准问题是十分重要的处理方法之一。
②算术处理：对图像施以+、-、×、÷等运算，对医学图像的减影处理有显著效果。 ③图像增强：突出图像中感兴趣的信息，而减弱或去除不需要的信息，从而使有用信息得到
加强，便于区分或解释。
④图像复原：主要目的是去掉干扰和模糊，恢复图像的本来面目。典型例子有去噪、去模糊…… ⑤图像重建：数据到图像的处理。输入某种数据，处理结果得到的是图像。典型应用有 CT、ECT、
邻域算法在图像处理中的应用实践
邻域算法在图像处理中的应用实践随着数字技术的不断发展，图像处理已经成为了应用广泛的领域。
而邻域算法作为一种常见的图像处理方法，其应用也日益广泛。
本文主要讨论邻域算法在图像处理中的应用实践。
一、邻域算法简介邻域算法是一种基于图像各像素周围一定范围内像素的信息进行处理的方法。
其核心在于利用像素周围的信息去影响当前像素的输出值，从而达到对图像进行处理的目的。
在邻域算法中，常见的有均值滤波、中值滤波、高斯滤波等等。
其中均值滤波通过计算当前像素周围所有像素的平均值，来达到平滑图像的目的；中值滤波则是利用当前像素周围所有像素的中值来作为当前像素的值，从而去除图像中的噪声；高斯滤波则是通过一个高斯核来对图像进行加权平均，从而减弱噪声的影响。
二、邻域算法在图像去噪中的应用邻域算法在图像处理中的应用非常广泛，其中最为重要的应用之一便是图像去噪。
图像噪声是指对原始图像产生干扰的一些不必要的杂乱的像素点，它会影响图像的质量，从而使得图像变得模糊或失真。
在图像去噪中，邻域算法通过对图像周围像素的取值进行分析和处理，从而去除图像中的噪声。
其中均值滤波的应用最为广泛，通过对每个像素周围领域内取值求平均值来达到去噪的效果。
另外，中值滤波也是图像去噪中常用的方法，其原理是用当前像素周围像素的中值代替当前像素的值，从而消除图像中的噪声。
三、邻域算法在图像增强中的应用邻域算法不仅能够进行图像去噪，还能够进行图像的增强。
在图像增强的过程中，邻域算法可以通过对图像局部信息的提取和处理，从而增强图像的对比度和亮度。
在图像增强中，高斯滤波是邻域算法中的一种常用方法。
高斯滤波通过对图像进行加权平均，从而减弱图像中的噪声，同时还能够提升图像的细节和对比度。
另外，锐化滤波也是一种常用的图像增强方法，其原理是通过增强图像特定区域的对比度，从而使图像更加锐化。
四、邻域算法在图像分割中的应用邻域算法还可以通过对图像像素的组合和分割，来实现图像的分割。
第3章 数字图像处理基本运算
3.1.1 图像处理的基本功能
2 基本运算分类
点运算： 图像的点处理运算(Point Operation)将输入图像映
射为输出图像，输出图像每个像素点的灰度值仅 由对应输入像素点的值决定。它常用于改变图像 的灰度范围及分布，是图像数字化及图像显示的 重要工具。点处理运算因其作用性质有时也被称 为对比度增强、对比度拉伸或灰度变换等。设输 入图像各点的像素值为A(x, y)，输出图像各点的 像素值为B(x, y)，则点处理运算可表示为：
放大后Βιβλιοθήκη (x , y) (x0 , y0 ) O x
缩放前 y
p 0 ( x0 , y 0 ) p ( x , y )
则
x fx 0 0 x0 y 0 fy 0 y0 0 0 0 1 1
1）最简单的比例缩小：当 fx=fy=1／2时，图像被缩到原
2）加法运算可以降低加性随机噪声 通过对多幅图像求平均实现 3) 实现遥感图像的比值处理 a) 扩大不同地物的光谱 b) 消除阴影的影响 4) 乘法运算，可以用来遮掉图像的一部分。 如将一幅图像与二值图像相乘、掩模操作
加法运算: 去除“叠加性”噪音 生成图象叠加效果
对于两个图象f(x,y)和h(x,y)的均值有： g(x,y) = 1/2f(x,y) + 1/2h(x,y) 会得到二次暴光的效果。推广这个公式为： g(x,y) = αf(x,y) + βh(x,y) 其中α+β= 1 我们可以得到各种图象合成的效果，也可以 用于两张图片的衔接
的输入像素的灰度值。计算十分简单，在许多情况下，其结果也可令人 接受。然而，当图像中包含像素之间灰度级有变化的细微结构时，最近 邻插值法会在图像中产生人工的痕迹。如图所示为一个用最近邻插位法 放大图像的例子，从中可看出结果图像带有锯齿形的边。
数字图像处理之邻域处理
98 1 103 2 87 1 99 111 121 98 103 87 99 111 121
97 2 95 3 94 2 103 102
100 1 89 2 87 1 85 78
79 67 72 75 74 73 79 1 67 2 72 1 75 74 73
86 84 88 92 97 90 86 2 84 3 88 2 92 97 90
f x, y T f x, y m 1 m 1 T i, j f x i ,y j 2 2 i 0 j0
m 1 m 1
演 示
100 96 87 86 92 95 101 106 121 133 99 102 98 103 87 99 111 121 97 95 94 103 102 100 89 87 85 78 79 67 72 75 74 73 86 84 88 92 97 90 102 100 98 90 91 88
f x * g x f a g x a da
1 引言
3）模板（template，filter mask）的相关与 卷积运算
给定图像f(x,y)大小N*N，模板T(i,j)大小m*m （m为奇数）。
常用的相关运算定义为：使模板中心T((m1)/2,(m-1)/2) 与f(x,y)对应。
102 100 98 90 91 88 102 1 100 2 98 1 90 91 88
111 112 97 1 95 2 94 1 103 102 100 2 89 3 87 2 85 78
111 112 97 95 94 103 102 100 1 89 2 87 1 85 78
基于邻域的算法
基于邻域的算法邻域算法，也称为局部邻域算法，是一类以局部信息为基础进行计算的算法。
它们在各种领域中都有广泛的应用，从图像处理到机器学习。
邻域算法的核心思想是基于邻近的数据点之间的关系来进行计算和预测。
邻域算法最常见的应用之一是图像处理。
在图像中，每个像素的值与其周围像素的值有很强的关联。
邻域算法利用这种关联性来进行图像增强、边缘检测和去噪等任务。
例如，高斯模糊算法就是一种基于邻域的图像平滑算法，它将每个像素的值替换为其周围像素的加权平均值，以达到模糊图像的效果。
在机器学习中，邻域算法被广泛应用于分类和回归问题。
其中最著名的算法是K最近邻算法（KNN）。
KNN算法根据样本之间的距离（邻域）来进行分类或回归预测。
它的基本思想是将待分类样本与最近的K个已知类别的样本进行比较，根据它们的标签来预测待分类样本的标签。
邻域算法的另一个重要应用领域是推荐系统。
推荐系统在电子商务和社交媒体等领域中起着重要的作用。
邻域算法可以根据用户之间的相似性来推荐他们可能感兴趣的商品或内容。
例如，协同过滤算法就是一种基于邻域的推荐算法，它根据用户的历史行为和其他用户的行为进行比较，来为用户生成个性化的推荐列表。
邻域算法虽然简单，但却非常有效。
它们通常易于理解和实现，并且能够处理大量数据。
然而，邻域算法也有一些局限性。
首先，它们对数据的局部结构非常敏感，并且容易受到噪声的影响。
其次，邻域算法的计算复杂度随着数据量的增加而增加，因此在处理大规模数据时可能会面临挑战。
为了克服这些局限性，研究人员不断提出改进和扩展邻域算法。
例如，局部敏感哈希算法可以加速邻域搜索，减少计算复杂度。
同时，集成学习和深度学习等技术也可以与邻域算法结合，进一步提升预测性能。
总之，邻域算法是一类基于邻近数据点之间关系的算法，在图像处理、机器学习和推荐系统等领域有广泛应用。
尽管存在一些局限性，但邻域算法的简单性和有效性使其成为许多实际问题的理想选择。
通过不断改进和扩展，邻域算法将继续为我们解决各种挑战提供有力的工具。
完整word版数字图像处理邻域平均法滤波实验报告matlab实现
完整word版数字图像处理邻域平均法滤波实验报告matlab实现数字图像处理实验报告实验三邻域平均法滤波学号姓名实验三邻域平均法滤波⼀、实验内容选取噪声较明显的图像，分别采⽤3*3、5*5、7*7的模板进⾏邻域平均法滤波，并⽐较滤波效果。
⼆、实验步骤1、设计思想或者流程图。
邻域平均法的思想是⽤像素及其指定邻域内像素的平均值或加权平均值作为该像素的新值，以便去除突变的像素点，从⽽滤除⼀定的噪声。
邻域平均法的数学含义可⽤下式表⽰：wziii1)(x,yg mnw i（1）mn??1?i wz(x,y)为中⼼的邻域像素值；是对每个邻域像素的加权系上式中：是以ii数或模板系数；是加权系数的个数或称为模板⼤⼩。
邻域平均法中常⽤的模mn板是：111??1??11??1T??Box9??111??（2）为了解决邻域平均法造成的图像模糊问题，采⽤阈值法（⼜叫做超限邻域平均法，如果某个像素的灰度值⼤于其邻域像素的平均值，且达到⼀定⽔平，则判断该像素为噪声，继⽽⽤邻域像素的均值取代这⼀像素值；否则，认为该像素不T：是噪声点，不予取代），给定阈值0?)x,y)x,y?Tf(yf(x,)? g(0?y)xh(,?)g(x,)(yf(x,)?gx,y?Ty?0（3）f(x,y)g(x,y)是由（1）式计算的平均值，是原始含噪声图像，（3）式中，h(x,y)滤波后的像素值。
2、源程序并附上注释。
3、A=imread('1.jpg');B=rgb2gray(A);figure; imshow(B); title('原始图象');H=imnoise(B,'gaussian');figure; imshow(H); title('⾼斯噪声');Q=imnoise(B,'salt & pepper');figure; imshow(Q); title('椒盐噪声');M=fspecial('average',3*3);E=imfilter(Q,M);figure; imshow(E); title('3*3平均模板'); N=fspecial('average',5*5);K=imfilter(Q,N);figure; imshow(K); title('5*5平均模板'); Z=fspecial('average',7*7);J=imfilter(Q,Z);figure; imshow(J); title('7*7平均模板');4、程序运⾏结果⽐较。
4、图像空域处理与邻域操作(2 图像邻域操作)解析
• 点运算完全由灰度映射函数f决定。 根据f的不同可以将图像的点运算 分为线性点运算和非线性点运算两 种。
1、点运算 • 线性点运算
数字图像处理
– 线性点运算的灰度变换函数形式可以采用线性方程描 述，即
s = ar + b
– 其中，r 为输入点的灰度值，s为相应输出点的灰度值。
255
s
b 0
a
r
255
降低较亮及较暗物体的 对比度，加强中间灰度 级物体的对比度。 0＜ ＜ 1 压低中间灰度级物体的 对比度，加强较亮及较 暗物体的对比度。 0＜ ＜ 1
1、点运算
数字图像处理
Photoshop软件中Image/Adjust/Curves调整选项的几种情况。
主要内容
数字图像处理
• 1、点运算 • 2、邻域操作
2、邻域操作
数字图像处理
• 滑动邻域操作
– 快速滑动邻域操作
• • • • • CLF I=imread('tire.tif'); I2=colfilt(I,[5 5],'sliding','mean'); subplot(121),imshow(I,[]); subplot(122),imshow(I2,[]);
1、点运算
• 非线性点运算
255
数字图像处理
– 非线性点运算对应与非线性的灰度变换函数。 – 右图为几种单调非减灰度变换函数，它们都 输出 有正斜率，因而可以保留图像的基本外貌， 但图像局部对比度会发生变化。 C＞0：中间灰度增加 ( x) x Cx( Dm x) C＜0：中间灰度减小 0 C＝0：无变化 Dm：灰度级上限
数字图像处理
图像的邻域处理
扩展行列后的输出图像g
18 22 13 9 23 20 15 7 21 19 11 7
4
图像处理中卷积的特点
3 3 *0 5 *1 2 *0 2 2 3 3 *1 5 *1 2 *1 2 2 4 4 *0 7 *1 2 *0 1 1 5 52 3 1 1 5 52 3 1 1
邻域Ω中像素对输出值的贡献用二维卷积模板矩阵Mask[][]来加权
34 5362 33 5222 44 7211 45 2311 56 2131
12 2482 12 2482 0 4 10 2 0 1 24 1421 56 2131
19
void EdgeDetectByGradientOP(CImage *pNewImage,CImage *pImage,int nScale)
{
for (j=1;j<nWidth-1;j++)
中值滤波是指将窗口里的中值作为新图象的像素
窗口
输入图像
窗窗口口中中奇奇数数个个数数据据
111 111 111
3522 4721 5231
35 52 2 47 72 21 52 23 31 排序后的窗口中奇数个数据
21 21 2 32 32 42 53 5 7
32
13
中值滤波特点
对于一些细节多，特别是点、线、尖顶细节多的图像不宜采 用中值滤波
{
int
i,j,nWidth,nHeight,nNewPixel;
BYTE
cPixel[3][3];
CopyImage(pNewImage,pImage);
nWidth=pImage->GetWidth();
nHeight=pImage->GetHeight();
第五章 邻域处理(数字图像处理汉化版)
1 2 6 6 7
4 3 8 8 8
3 4 9 8 9
6 8 7 8 7 8
C=6.6316
C=5.5263
均值滤波器滤椒盐噪声的效果
均值滤波器滤高斯噪声的效果
边框保留不变的效果示例
均值滤波器的改进
—— 加权均值滤波
均值滤波器的缺点是，会使图像变的模糊， 均值滤波器的缺点是，会使图像变的模糊，原因 是它对所有的点都是同等对待，在将噪声点分摊 是它对所有的点都是同等对待， 的同时，将景物的边界点也分摊了。 的同时，将景物的边界点也分摊了。
filter2(a,x2,'valid') ans = 76.6667 85.5556 65.5556 67.7778 58.8889 87.7778 111.1111 108.8889 128.8889 105.5556 66.6667 110.0000 130.0000 150.0000 106.6667 67.7778 131.1111 151.1111 148.8889 85.5556 56.6667 105.5556 107.7778 87.7778 38.8889
fspecial('average',11)
fspecial('average') ans = 0.1111 0.1111 0.1111 0.1111 0.1111 0.1111 0.1111 0.1111 0.1111
c=imread('cameraman.tif'); f1=fspecial('average'); cf1=filter2(f1,c)； figure,imshow(c),figure,imshow(cf1/255)