k近邻平滑滤波
滤波器比较
图像噪声的概念
所谓的图像噪声，是图像在摄取时或是 传输时所受到的随机干扰信号。
常见的有椒盐噪声和高斯噪声。
图像噪声的概念
椒盐噪声的特征:
出现位置是随机的，但噪声的幅值是基本相同 的。
高斯噪声的特征：
出现在位置是一定的（每一点上），但噪声的 幅值是随机的。
图像噪声的抑制方法
—— 加权均值滤波
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 的同时，将景物的边界点也分摊了。
为了改善效果，就可采用加权平均的方式来构造 滤波器。
均值滤波器的改进
—— 加权均值滤波
如下，是几个典型的加权平均滤波器。
1 1 1
H1
1 10
边界保持类滑滤波器
—— 设计思想
为了解决图像模糊问题，一个自然的想 法就是，在进行平滑处理时，首先判别
当前像素是否为边界上的点，如果是，
则不进行平滑处理；如果不是，则进行 平滑处理。
K近邻(KNN)平滑滤波器
—— 原理分析
边界保持滤波器的核心是确定边界点与非边界 点。
如图所示，点1是黄色区域的非边界点，点2是 蓝色区域的边界点。
中值滤波器
—— 原理示例
m-2
m-1
6
10
m
m+1
62
5
数值排序
m
m+1
m-2
2
5
6
m+2 8
m+2 8
m-1 10
2
6
中值滤波器 —— 处理示例
例：模板是一个1*5大小的一维模板。 原图像为： 2 2 6 2 1 2 4 4 4 2 4
边界保持平滑滤波方法研究-灰度方差-k近邻平滑
. ...大学毕业设计（论文）图像降噪中的边界保持平滑滤波方法研究：学号：指导教师：摘要当今社会是信息数字化时代,无论是学习,生活都与信息数字紧密相关联,其中数字图像处理在其中占有着举足轻重的地位。
21世纪,数字图像处理技术高速发展,并广泛应用于识别领域,医学领域,体育领域等。
平滑滤波是图像处理学的基础.最基础的滤波方式是均值滤波和中值滤波,这两种滤波方式对噪声都有抑制作用而且算法简单,但是导致图像变模糊尤其是边缘变模糊是无可避免的。
虽然将滤波器加权后,效果有所改善,但理论是近似的,所以效果仍不明显。
为了改善边缘的模糊,我们发现只要处理好灰度变化显著的边缘,图像就会达到一个很好的效果,要最大程度保持图片的清晰,希望在进行平滑处理的同时,检测出景物的边界,然后对噪声进行处理。
本文用matlab编辑算法实现中值滤波,均值滤波,最小方差滤波,k近邻滤波对噪声的处理,并进行性能的分析和比较。
关键词:matlab;中值滤波;均值滤波;最小方差滤波;k近邻滤波AbstactModern society is digital , whether learning or life is closely associated with digital information, including digital image processing in which occupies a pivotal position .21 century, the rapid development of digital image processing technology widely used in the field of identification, medicalfication, the field of sports.The smoothing filter is the basis of image processing. The most basic filter is the mean filter and median filter, both filtering noise inhibited and the algorithm is simple, but lead to the edge of the image blurred without avoidable. Although the effect is improving ,the theory is approximate, so the effect is still not clear.In order to improve the edge blur, we found that handling the gray-scale variation significant edge, the image will reach a good effect, To the maximum extent to maintain the clarity of the picture, while performing smoothing processing, a scene boundary is detected, then, the noise is processing.In this paper, using matlab algorithm for editing median filtering, mean filtering, minimum variance filtering, k-nearest neighbor filtering noise processing and analysis and comparison of performance.Keywords: matlab; median filter; mean filter; minimum variance filtering; k nearest neighbor filter目录摘要 (I)Abstact (II)第1章:绪论 (1)1.1 课题背景 (1)1.2研究目标 (1)1.3研究容 (1)1.4论文的组织安排 (2)第2章平滑滤波的相关知识 (3)2.1噪声的相关知识 (3)2.1.1 噪声的定义 (3)2.1.2在matlab中添加噪声 (4)2.2彩色图像的分解 (5)2.3平滑的概念 (6)2.3.1空间域方法 (7)2.3.2频率域方法 (7)2.3.3平滑算法 (7)2.4峰值信噪比的概念 (8)第3章均值滤波 (10)3.1均值滤波的概念及方法 (10)3.2均值滤波的效果比较 (11)3.3均值滤波的评价 (13)第4章中值滤波 (14)4.1中值滤波的概念和方法 (14)4.2均值滤波的效果比较 (14)对加椒盐噪声的图像进行中值滤波得到滤波前后的图像比较,如图10,图11所示: (14)4.3中值滤波的评价 (16)第5章灰度最小方差滤波器 (17)5.1边缘保持类平滑滤波的效果 (17)5.2灰度最小方差滤波器 (17)5.2.1灰度最小方差滤波器的概念和方法 (17)5.2.3灰度最小方差滤波器效果比较 (19)5.2.4灰度最小方差滤波器的评价 (20)第6章K近邻平滑滤波器 (21)6.1 k近邻平滑滤波器的概念和方法 (21)6.2k近邻平滑滤波器的效果比较 (21)6.3k近邻平滑滤波器的评价 (24)结论 (25)致 (28)主要参考文献 (29)附录主要程序源代码 (30)第1章:绪论1.1 课题背景平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术。
2.1图像滤波方法的比较实验报告
课程大作业实验报告2.1 图像滤波方法的比较课程名称：数字图像处理组长：张佳林学号：200830460232 年级专业班级： 08 自动化 2班（ppt 制作，数据整理）成员一：卢洪炬学号：200830460222 年级专业班级：08 自动化 2班（实验报告，编程）成员二：余嘉俊学号：200830460231年级专业班级： 08 自动化 2班（编程，程序整理）指导教师邓继忠报告提交日期2010 年 12 月 4 日项目答辩日期2010 年 12 月 5 日目录1项目要求 (3)2项目开发环境 (3)3系统分析·························································3 3.1系统的主要功能分析 (3)3.2 系统的基本原理 (4)3.1 系统的关键问题及解决方法 (9)4系统设计························································10 4.1程序流程图及说明····························· (10)4.2 程序主要模块功能介绍 (11)5实验结果与分析··················································11 5.1 实验结果····························· (11)5.2 项目的创新之处 (15)5.3 存在问题及改进设想 (15)6心得体会························································15 6.1系统开发的体会····························· (15)6.2 对本门课程的改进意见或建议 (15)1项目要求1.1 基本要求：1)通过课本和网上查找资料，了解各种图像滤波的基本原理。
k近邻中值滤波计算过程
k近邻中值滤波计算过程k近邻中值滤波是一种常见的图像处理算法，它可以有效地去除图像中的噪声，提高图像的质量。
本文将详细介绍k近邻中值滤波的计算过程，并提供一些指导意义的应用建议。
首先，我们来了解一下何为噪声。
在数字图像中，噪声是指对图像信号的干扰，它可以由各种因素引起，如传感器噪声、传输过程中的干扰、电磁干扰等等。
噪声的存在会使图像出现细小的颗粒状或斑点状的明暗变化，影响图像的观感和质量。
k近邻中值滤波是一种基于排序统计的非线性滤波方法。
它的核心思想是对每个像素点的领域内的邻居像素进行排序，然后将邻域中的中值作为当前像素点的值，从而达到降噪的目的。
下面我们详细介绍k 近邻中值滤波的计算过程。
首先，选择一个合适的窗口大小，窗口的大小决定了邻域的大小。
通常情况下，选择一个奇数大小的窗口，如3×3，5×5或7×7。
窗口越大，平滑效果越好，但同时也可能导致图像细节的损失。
然后，选择一个待处理的像素点，以该点为中心，将邻域区域内的所有像素点提取出来。
这些点可以是以该点为中心的窗口内的所有像素，或者是以该点为中心的一个固定半径内的像素。
这取决于具体的应用场景和需求。
接着，根据邻居像素的灰度值进行排序。
排序可以选择快速排序、冒泡排序等算法，根据实际情况选择合适的方法。
排序后，找到邻域中的中值，即位于排序后数组的中间位置的像素值。
最后，将邻域中的中值赋值给待处理的像素点，完成一次k近邻中值滤波的过程。
然后，继续处理下一个像素点，直到所有的像素点都完成处理。
通过重复以上步骤，我们可以对整张图像进行k近邻中值滤波处理。
这样，图像中的噪声点将被平滑处理，图像的质量将得到明显提高。
除了图像处理领域，k近邻中值滤波还可以应用于其他领域，如音频处理、数据清洗等。
在音频处理中，通过对声音信号中的噪声进行中值滤波，可以使音频更加清晰；在数据清洗中，可以通过中值滤波去除异常数据点，提高数据的准确性。
滤波算法平滑算法整理
滤波算法平滑算法整理滤波算法和平滑算法是数字信号处理中常用的技术，用于去除噪声并平滑信号。
本文将对滤波算法和平滑算法进行整理，并介绍它们的常见应用。
滤波算法是一种通过在时域或频域对信号进行处理来删除或减弱不需要的信号成分的技术。
滤波算法可以分为线性和非线性滤波两类。
线性滤波算法可以通过对原始信号进行加权求和的方式来实现。
其中最常用的线性滤波算法是卷积滤波算法，它使用一个滤波器（也称为卷积核）对信号进行卷积运算。
滤波器是一个小的窗口函数，其数值决定了不同位置上的信号加权系数。
卷积滤波算法可以分为低通滤波和高通滤波两类。
低通滤波器主要用于平滑信号，去除高频成分。
常用的低通滤波器有移动平均滤波器和Butterworth滤波器。
移动平均滤波器的原理是通过计算窗口内信号的均值来平滑信号，其中窗口的大小决定了平滑的程度。
Butterworth滤波器是一种无衰减的频率响应滤波器，可以通过调整滤波器的阶数和截止频率来控制滤波效果。
高通滤波器主要用于强调信号中的高频成分，可以用于去除低频噪声。
常用的高通滤波器有巴特沃斯高通滤波器和补余滤波器。
巴特沃斯高通滤波器是一种频率响应平坦的滤波器，可以通过调整截止频率来选择滤波效果。
补余滤波器则是通过对原始信号进行高通滤波后再与原始信号相减，得到高频成分。
非线性滤波算法采用非线性函数进行信号处理。
非线性滤波器一般适用于处理非高斯型信号，例如椒盐噪声。
常用的非线性滤波器有中值滤波器和自适应滤波器。
中值滤波器的原理是将窗口内的信号排序后选择中间值作为输出值，可以有效去除噪声。
自适应滤波器则是通过对信号进行动态调整的方式来实现滤波，可以根据信号的统计特性进行优化。
平滑算法与滤波算法相似，也是一种信号处理技术，但它更关注的是对信号的整体平均性进行调整。
平滑算法可以分为移动平均平滑和指数平滑两类。
移动平均平滑是一种简单而有效的平滑算法，在信号上采用移动窗口平均值进行平滑处理。
窗口的大小决定了平滑的程度，较大的窗口可以平均更多的样本点，从而减小噪声的影响。
医学图像配准与配对的基本步骤与算法
医学图像配准与配对的基本步骤与算法随着互联网时代的到来，互联网思维逐渐渗透到各个领域，包括医学图像处理。
作为一位现代互联网思维的老师，我将为大家介绍医学图像配准与配对的基本步骤与算法，并探讨其在医学领域的应用。
医学图像配准是指将不同时间、不同模态或不同患者的医学图像进行对齐，以实现图像的统一和比较。
配准的基本步骤包括：图像预处理、特征提取、特征匹配和变换模型。
首先，图像预处理是为了去除图像中的噪声和不必要的信息，以提高后续处理的准确性和效率。
常用的预处理方法包括平滑滤波、边缘检测和图像增强等。
通过这些方法，可以使图像更加清晰、明确，为后续的特征提取和匹配打下良好的基础。
接下来，特征提取是将图像中的关键信息提取出来，以便进行后续的匹配和变换。
常用的特征包括角点、边缘、纹理等。
特征提取的方法有很多，例如Harris角点检测、SIFT特征提取等。
通过这些方法，可以从图像中提取出具有独特性和稳定性的特征点或特征描述子，为后续的匹配和变换提供可靠的依据。
然后，特征匹配是将两幅图像中的特征进行对应，以找到它们之间的关系。
特征匹配的目标是找到最佳的匹配对，即使得两幅图像中的特征点之间的距离最小。
常用的特征匹配算法包括暴力匹配、K近邻匹配和RANSAC匹配等。
通过这些算法，可以实现特征点的准确匹配，为后续的变换模型提供准确的输入。
最后，变换模型是根据特征匹配的结果，将一个图像变换到另一个图像的空间中。
常用的变换模型包括仿射变换、透视变换和非刚性变换等。
这些变换模型可以将图像进行旋转、平移、缩放等操作，从而实现图像的对齐和配准。
医学图像配准与配对在医学领域有着广泛的应用。
例如，在医学影像诊断中，医生可以通过将多个时间点的同一患者的图像进行配准，来观察病变的演变和治疗效果的评估。
此外，在医学研究中，医学图像配准可以用于分析不同患者之间的结构和功能的差异，从而帮助研究人员更好地理解疾病的发生和发展机制。
总之，医学图像配准与配对是一项重要的技术，它可以将不同时间、不同模态或不同患者的医学图像进行对齐，为医学影像诊断和研究提供可靠的基础。
数字图像处理笔记
第一章基本概念1、图像：是对客观存在物体的一种相似性的生动模仿与描述。
（图像是对客观存在的物体的某种属性的平面或空间描述）2、图像分为：物理图像、虚拟图像物理图像：物质和能量的实际分布。
虚拟图像：采用数学的方法，将由概念形成的物体（不是实物）进行表示的图像。
3、图像分为：数字图像（离散的）模拟图像（连续的）4、数字图像是用数字阵列表示的图像。
数字阵列中的每一个数字，表示数字图像的一个最小单位，称为像素。
像素是组成数字图像的基本元素。
5、数字图像的表示方法：（以黑白图像为例）黑白图像可用二维函数f(x,y)表示，其中x,y是平面的二维坐标，f(x,y)表示点(x,y)的亮度值(灰度值) 。
7、数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。
8、低级图像处理、中级图像处理和高级图像处理。
（1）低级图像处理：主要对图象进行各种加工以改善图象的视觉效果、或突出有用信息，并为自动识别打基础，或通过编码以减少对其所需存储空间、传输时间或传输带宽的要求。
特点：输入是图像，输出也是图像。
（2）中级图像处理：主要对图像中感兴趣的目标进行检测（或分割）和测量，以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述。
特点：输入是图像，输出是特征（如边界、轮廓及物体标识）。
（3）高级图像处理：在中级图像处理的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间相互的联系，并得出对图像内容含义的理解（对象识别）及对原来客观场景的解释（计算机视觉）。
特点：输入是数据，输出是理解。
9、根据你自己的理解，选择一个数字图像处理的应用实例，并简单说明其中涉及的具体技术。
在用手机软件修图时，照片由模糊变清晰用的是图像增强技术、放大缩小用的是图像的几何变换技术、把某个特征提取出来用的是图像分割技术。
第二章采样量化1、黑白图像是指图像的每个像素只能是黑或者白，没有中间的过渡，故又称为２值图像。
拉曼光谱结合深度学习算法的塑料分类的研究
拉曼光谱结合深度学习算法的塑料分类的研究作者：苑宁之陈少华牟涛涛来源：《光学仪器》2023年第05期摘要：拉曼光譜法能识别塑料制品光谱特征峰，但操作流程繁琐且准确率有待提升，对此提出了基于一维卷积神经网络（one-dimensional convolution neural network， 1-D CNN）的塑料制品分类算法，首先建立以聚乙烯（polyethylene， PE）、聚丙烯（polypropylene， PP）、聚对苯二甲酸乙二醇酯（polyethylene terephthalate， PET）和聚苯乙烯（polystyrene， PS）为原材料的40种塑料包装样本数据集；然后设计1-D CNN 、K 近邻（KNN）、决策树（DT）和支持向量机（SVM）4种算法模型进行训练，并在光谱分类流程、模型准确率和鲁棒性等方面进行对比。
实验结果表明，1-D CNN 在不经过预处理条件下分类准确率达到98.62%，且在60 dB 噪声下仍有96.42%的准确率，优于另外3种传统机器学习算法模型。
该结果证实，拉曼光谱融合神经网络的多分类方法可提升塑料制品检测性能。
关键词：拉曼光谱；一维卷积神经网络；机器学习；塑料制品；定性分类中图分类号： O 433.4 文献标志码： AResearch on classification of plastics by Raman spectroscopy combined with deep learning algorithmYUANNingzhi ，CHEN Shaohua，MU Taotao（College of Instrumental Science and Optoelectronic Engineering， Beijing Information Science andTechnology University， Beijing 100192， China）Abstract： Raman spectroscopy can identify the spectral characteristic peaks of plastic products， but the operation process is complicated and the accuracy needs to be improved. Therefore， a classification algorithm for plastic products based on one-dimensional convolution neural network （1-D CNN） is proposed. Firstly， data sets of 40 kinds of plastic packaging samples using polyethylene， polypropylene， polyethylene terephthalate and polystyrene as raw materials were established. Then， four algorithm models including 1-D CNN， KNN， DT and SVM were designed for training， and the spectral classification process， model accuracy and robustness were compared. The experimental results show that the classification accuracy of 1-D CNN can reach 98.62% without pretreatment. And the accuracy rate is 96.42% under 60 dB noise，which is better than thethree traditional machine learning algorithm models. The results show that the multi-classification method of Raman spectral fusion neural network can improve the detection performance of plastic products.Keywords： Raman spectroscopy； one-dimensional convolutional neural network ； machine learning；plastic products ；qualitative classification引言塑料包装的原材料为树脂，纯树脂本身无毒无臭，但其单体和低聚物多为致癌物，很容易透过塑料制品向外散发，尤其在经过高温加热或在包装老化的过程中会释放大量有毒物质，损害消费者健康[1]。
平滑变结构滤波方法及其在目标跟踪中的应用
平滑变结构滤波方法及其在目标跟踪中的应用平滑变结构滤波方法及其在目标跟踪中的应用摘要：平滑变结构滤波方法是一种广泛应用于信号处理领域的滤波技术。
本文介绍了平滑变结构滤波方法的基本原理和常见的滤波器类型。
在此基础上，探讨了平滑变结构滤波方法在目标跟踪中的应用，并与其他滤波方法进行了比较与分析。
实验结果展示了平滑变结构滤波方法在目标跟踪中的优势和适用性。
1. 引言目标跟踪是计算机视觉领域中的一个重要任务，广泛应用于视频监控、智能交通等领域。
目标跟踪的核心是准确地确定目标在视频序列中的位置和运动信息。
平滑变结构滤波方法作为一种有效的信号处理技术，被广泛应用于目标跟踪中。
本文旨在介绍平滑变结构滤波方法的基本原理和其在目标跟踪中的应用。
2. 平滑变结构滤波方法平滑变结构滤波方法是一种通过在信号空间和频率空间中进行滤波操作来实现信号平滑的技术。
其基本原理是结合局部平滑和全局平滑的特性，通过自适应调整滤波器的参数，根据信号的局部特点应用不同类型的滤波器进行滤波操作。
常见的平滑变结构滤波器包括线性滤波器、非线性滤波器、自适应滤波器等。
2.1 线性滤波器线性滤波器是平滑变结构滤波方法中最常用的滤波器之一。
它通过线性组合信号的邻域像素值来估计当前像素值。
线性滤波器的主要优点是计算简单、实时性强，但其在处理复杂背景和目标模糊等情况下存在一定局限性。
2.2 非线性滤波器非线性滤波器是一类通过非线性操作实现平滑的滤波器。
常见的非线性滤波器包括中值滤波器、双边滤波器等。
非线性滤波器能够更好地抑制噪声、保持边缘信息，适用于处理复杂背景和目标模糊等情况。
2.3 自适应滤波器自适应滤波器是根据信号的局部特征自适应地调整滤波器的参数，以实现更好的滤波效果。
自适应滤波器可以根据信号的统计特性对滤波过程进行动态调整，适应不同场景下的信号变化。
3. 平滑变结构滤波方法在目标跟踪中的应用平滑变结构滤波方法在目标跟踪中得到了广泛的应用。
其核心思想是根据目标在当前帧的位置和运动信息，选择合适的滤波器对目标区域进行滤波操作。
k近邻中值滤波计算过程
k近邻中值滤波计算过程
步骤1：确定滤波窗口大小
首先，需要确定滤波的窗口大小，通常选择一个奇数大小的窗口，例如3×3、5×5等。
步骤2：对图像进行扩展
为了保证滤波窗口能够完整地滑动到图像边缘的位置，需要对原始图像进行边缘扩展。
边缘扩展的原则是在图像的边缘上复制原始像素的值。
步骤3：对每个像素进行滤波处理
对于图像的每个像素，重复以下步骤。
3.1：确定滤波窗口的范围
选择以当前像素为中心的滤波窗口范围。
3.2：获取滤波窗口中的像素值
将滤波窗口中的像素值存储在一个数组中。
3.3：对像素值进行排序
将获取的像素值进行排序，可以使用快速排序等排序算法。
3.4：计算中值
找到排序后数组中的中间值，即为滤波后的像素值。
步骤4：将滤波后的像素值写回图像
将滤波后的像素值写回原始图像对应的位置。
步骤5：对扩展边缘进行修剪
将步骤2中扩展的边缘部分进行修剪，得到滤波后的图像。
k近邻中值滤波是一种非线性滤波方法，因此对于图像中的边缘和细节部分可以得到较好的保留。
但是，相比于其他滤波方法，它的计算复杂度较高。
为了降低计算复杂度，可以使用优化的算法或者通过并行计算来加速处理过程。
总结起来，k近邻中值滤波是一种基于邻域像素值的滤波方法，通过计算滤波窗口中像素值的中值来得到滤波后的像素值。
其计算过程包括确定滤波窗口大小、对图像进行扩展、对每个像素进行滤波处理、排序和中值计算、将滤波后的像素值写回图像、对扩展边缘进行修剪等步骤。
它的优点是能够有效地保留图像的边缘和细节信息，但是计算复杂度较高。
基于模糊理论的医学图像平滑滤波方法
万方数据 万方数据第３期刘常春，等：基于模糊理论的医学图像平滑滤波方法８３ｕ，＝［ｆ（；一１，Ｊ）＋ｆ（ｉ一１，Ｊ＋１）＋ｆ（ｉ一２，Ｊ＋２）＋八ｉ，，＋１）］／４，“８＝［ｆ（ｉ＋１，Ｊ）＋ｆ（ｉ，歹＋１）＋ｆ（ｉ＋１，Ｊ＋１）十ｆ（ｉ＋２，Ｊ＋２）］／４，Ｕ９＝［ｆ（ｉ＋２，Ｊ一２）＋ｆ（ｉ，－『一１）＋ｆ（ｉ＋１，Ｊ一１）＋ｆ（ｉ＋１，＿『）］／４．（２）分别计算像素对９个掩模的隶属度令∥。
（ｆ（ｉ，Ｊ））表示坐标为（ｉ，Ｊ）的像素对第ｍ个掩模的隶属度．取Ｆ。
（ｆ（ｉ，Ｊ））＝１一ＩＵ。
一八ｉ，Ｊ）Ｉ／２“，其中ｎ为灰度图像的位数，本文实验仿真时采用８位灰度图像，所以凡＝８．显然卢。
（ｆ（ｉ，，））∈［０，１］，故满足隶属度的定义．ｍ遍取１至９得到户．（ｆ（ｉ，－『））至／ｚ。
（ｆ（ｉ，Ｊ））．（３）用最大隶属度原则【４１判断像素所隶属掩模假定∥。
（ｆ（ｉ，＿『））是卢，（ｆ（ｉ，．『））至／ｚ。
（ｆ（ｉ，歹））中的最大值，则由最大隶属度原则可判断该像素属于第戈个掩模．（４）对该像素进行平滑滤波用第石个掩模对坐标为（ｉ，？）的像素进行平滑，即取ｆ（ｉ，，）＝／Ｚ，．（５）对除图像的最上、最下各两行，最左、最右各两列之外的所有像素均做以上处理，直至完毕．以上各式中Ｍ。
为掩模ｍ内中心像素处其余各像素灰度的均值，ｆ（ｉ，Ｊ）表示坐标为（ｉ，Ｊ）的像素的灰度值．需要特别注意的是，在计算像素所在掩模灰度均值时，所要用到的像索灰度值均应是原图像对应像素的值，这就要求在编程时在计算机内存中建立原图像的一个副本【５】．２实验仿真结果在图２中，（ｂ），（ｅ）和（ｄ）分别是采用邻域平均法平滑滤波、中值平滑滤波和基于模糊理论的平滑滤波算法对同一张含有噪声的ＭＲＩ医学图片的平滑去噪处理结果．可以看出，（ｂ）和（ｃ）的噪声被滤除了，可图像的边界变得模糊了；（ｄ）既滤除了噪声，又保持了图像边界的清晰．邻域平均、平滑滤波和中值平滑滤波等算法去除噪声的效果相当好，但却会使图像的边缘及细节变模糊，而本文提出的基于模糊理论的平滑算法则很好的解决了去除噪声和保持边缘及细节这一对矛盾．（Ｃ）中值滤波法处理结果（ｄ）掩模平滑算法处理结果图２各种平滑算法平滑结果对比Ｆｉｇ．２Ｔｈｅｓｍｏｏｔｈｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓｏｆｓｅｖｅｒａｌｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｒｒ啪ｔｈｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓ３结论选择性掩模平滑算法已经用ＶＣ＋＋在微机上实现．经实测知该平滑算法既能很好的滤除噪声，又能保持图像的边界不被模糊，并且运算速度较频域变换滤波算法要快得多，适用于医学图像的噪声滤除．该算法的不足之处是：当噪声点恰好在图像的边界上，且噪声点的灰度值又接近于图像边界像素的灰度值时，该噪声点不能被滤除，但这在一般情况下已经能够满足医学图像处理的要求了．如有必要，我们还可以采用连通性和相似性测度来解决这一问题．参考文献：［１］杨枝灵，王开．ＶｉｓｕａｌＣ＋＋数字图像获取处理及实践应用［Ｍ］．北京：人民邮电出版社，２００３．［２］阮秋琦．数字图像处理学［Ｍ］．北京：电子工业出版社，２００１．［３］何斌，马天予．ＶｉｓｕａｌＣ＋＋数字图像处理［Ｍ］．北京：人民邮电出版社，２００１．［４］ＫＥＶＩＮＭＰ，ＳＴＥＰＨＥＮＹ．ＦｕｚｚｙＣｏｎｔｒｏｌ［Ｍ］．北京：清华大学出版社影印，２００１．［５］吴士达，杨立新．图像检测的模糊数学方法［Ｊ］．成都气象学院学报，１９９５，１０（３）：２２０—２２５．（编辑：陈斌） 万方数据基于模糊理论的医学图像平滑滤波方法作者：刘常春， 杨吉宏， 曹佃国， 郭侠作者单位：刘常春,曹佃国(山东大学,控制科学与工程学院,山东,济南,250061)， 杨吉宏(聊城大学,计算机学院,山东,聊城,252059)， 郭侠(山东大学,南区校医院,山东,济南,250061)刊名：山东大学学报(工学版)英文刊名：JOURNAL OF SHANDONG UNIVERSITY(ENGINEERING SCIENCE)年，卷(期)：2004，34(3)被引用次数：6次1.杨枝灵.王开Visual C++数字图像获取处理及实践应用 20032.阮秋琦数字图像处理学 20013.何斌.马天予Visual C++数字图像处理 20014.Kevin M P.STEPHEN Y Fuzzy Control 20015.吴士达.杨立新图像检测的模糊数学方法[期刊论文]-成都气象学院学报 1995(03)1.学位论文居刚基于B样条小波变换的医学影像边缘提取2006医学图像中的边缘信息是进一步进行医学图像分析和处理的基础，且图像中包含的肌肉、血管等干扰信息较为丰富，进行边缘提取非常困难。
医学图像处理期末复习
医学图像处理期末复习----13级信工1班题型：1.填空题 20题（1分/题）2.计算题 2题（5分/题）3.简答题 5题（6分/题）4.程序填空 10题（1分/题）5.程序题 3题（10分/题）一、填空题第一章1.现代医学影像技术的发展源于德国科学家伦琴于1895年发现的【X 线】并由此产生的成像技术。
2.传统的X线成像得到的是组织或器官的【投影】像。
3.照片上某个像素的亮度反映穿过人体到达胶片的X线的强度，它与人体对X线的吸收量成【反】比。
4.超声成像依据的是【脉冲-回波】技术。
5.超声仪使用的成像物质波源是振动频率在人的听觉范围以外的【机械振动】波。
6.超声成像是用不可见也听不到的超声波能量实现的人体成像，对人体【无】辐射伤害。
7.CT成像是通过检测人体对【X线】吸收量而获得的图像。
8.CT得到人体断层中的所有体素的X线【吸收】系数。
9.CT成像对软组织获得的图像的密度分辨率远【没有】MRI高。
10.核医学成像的特点是能反映人体内各组织器官【功能性（代谢）】的变化。
11.核医学领域广泛使用的影像技术是SPECT和【PET】，这两种成像技术又统称为发射型计算机体层成像（ECT）。
12.核医学成像技术是以【放射性核素】示踪法为基础的。
13.ECT的本质是由在体外测量发自体内的【γ射线】来确定在体内的放射性核素的活度。
14.磁共振成像其本质是一种能级间【跃迁】的量子效应。
15.MRI现象是由于人体中的【原子核】吸收了来自外界的电磁波后产生了共振现象。
16.MRI【无】电磁辐射损伤。
第二章1.联合图像专家组的英文缩写是【JPEG】。
2.单色位图只有黑白两种颜色，一个像素仅占【1】bit。
3.矢量图是用一系列【绘图指令】来表示一幅图。
4.静态图像可分为【矢量】图和位图。
5.BMP也称【位图】格式。
6.真彩色是【RGB】颜色的另一种叫法。
7.【量化】就是把采样点上表示亮暗信息的连续量离散化后，用数值来表示的过程。
数字图像处理每章课后题参考答案
数字图像处理每章课后题参考答案第一章和第二章作业：1.简述数字图像处理的研究内容。
2.什么是图像工程？根据抽象程度和研究方法等的不同，图像工程可分为哪几个层次？每个层次包含哪些研究内容？3.列举并简述常用表色系。
1.简述数字图像处理的研究内容？答：数字图像处理的主要研究内容，根据其主要的处理流程与处理目标大致可以分为图像信息的描述、图像信息的处理、图像信息的分析、图像信息的编码以及图像信息的显示等几个方面，将这几个方面展开，具体有以下的研究方向：1.图像数字化，2.图像增强，3.图像几何变换，4.图像恢复，5.图像重建，6.图像隐藏，7.图像变换，8.图像编码，9.图像识别与理解。
2.什么是图像工程？根据抽象程度和研究方法等的不同，图像工程可分为哪几个层次？每个层次包含哪些研究内容？答：图像工程是一门系统地研究各种图像理论、技术和应用的新的交叉科学。
根据抽象程度、研究方法、操作对象和数据量等的不同，图像工程可分为三个层次：图像处理、图像分析、图像理解。
图像处理着重强调在图像之间进行的变换。
比较狭义的图像处理主要满足对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果。
图像处理主要在图像的像素级上进行处理，处理的数据量非常大。
图像分析则主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述。
图像分析处于中层，分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的非图形式描述。
图像理解的重点是进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释，从而指导和规划行为。
图像理解主要描述高层的操作，基本上根据较抽象地描述进行解析、判断、决策，其处理过程与方法与人类的思维推理有许多相似之处。
第三章图像基本概念1.图像量化时，如果量化级比较小时会出现什么现象？为什么？答：当实际场景中存在如天空、白色墙面、人脸等灰度变化比较平缓的区域时，采用比较低的量化级数，则这类图像会在画面上产生伪轮廓（即原始场景中不存在的轮廓）。
郑州大学数字图像处理考试题
数字图像处理习题集1.图像的概念及分类；2.决定图像质量的主要因素有哪些？3.图像可用数学函数I= f (x, y, z, λ, t)表示，请解释函数中各参量的含义。
4.说明图像技术的层次，并叙述各层次的主要研究内容；5.简述图像处理的主要目的及主要处理技术；6.什么是彩色三要素，解释各要素的含义；7.简述三基色原理；8.简述RGB彩色模型及HIS彩色模型的概念及定义；9.叙述数字图像采样及量化的概念，什么是图像的空间分辨率及灰度分辨率，并说明空间分辨率及灰度分辨率的大小对图像质量的影响；10.叙述灰度、颜色、色度、亮度、饱和度、层次、对比度、清晰度等基本概念。
11.叙述像素、邻域等基本概念。
12.叙述BMP格式图像的文件存储结构。
13.说明数字图像每行所占字节数与图像宽度的关系；14.叙述将一副数字图像缩小一半的图像处理运算方法；15.叙述将一副数字图像放大k倍的图像处理运算方法，如果采用k×k子块填充的放大运算方法，其缺点是什么，采用何种算法可以改善；16.说明双线性插值法进行图像放大的基本算法；17.说明有哪几种图像镜像的方式，并叙述各自的算法；18.以据，请将该图像缩小为原图的2/3。
19.以据，请采用双线性差值法将该图像放大为20.以的图像数据，请分别给出该图像的水平、垂直、对。
21.图式如下，⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⋅⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡∆∆=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡11001''y x y d c x b a y x 请分别用该公式的形式表示出图像平移、镜像、旋转等的运算公式。
22. 列举代数运算的种类及各种代数运算的主要应用。
23. 说明图像加、减运算有哪些应用； 24. 简述直方图的概念； 25. 以下为一幅3位灰度图像的图像数据，请绘制出该图像的灰度直方26. 叙作用。
27. 请编写一段C 语言程序，用于计算数字图像的直方图； 28. 请说明有那些常用的图像点运算算法。
数字图像处理基础朱虹答案
数字图像处理基础朱虹答案【篇一：数字图像处理-图像的腐蚀】像腐蚀对图像的提取与识别的重要性，提高分析问题解决问题的能力，较深入地理解数字图像处理的基本概念、基础理论以及解决问题的基本思想方法2熟悉数字图像处理的基本概念、原理、和方法，锻炼初步综合利用所学知识深入研究有关信息领域问题的能力，并未以后在此方向上的深入研究奠定基础。
3熟悉掌握一门计算机语言可以进行数字图像的应用与处理设计。
1熟悉掌握matlab仿真的软件的应用平台及使用方法。
2理解图像腐蚀的原理。
3设计合理的程序，能实现图像的腐蚀。
3.1关于图像腐蚀形态学运算只针对二值图像（二进制图像），并依据数学形态学（mathermatical morphogy）集合论方法发展起来的图像处理方法，起源于岩相对岩石结构的定量描述工作，在数字图像处理和机器视觉领域中得到了广泛的应用，形成了一种独特的数字图像分析方法和理论。
数学形态学是图像处理和模式识领域的新方法，其基本思想是：用具有一定形态的结构元素去量度和提取图像中的对应形状，以达到图像分析和识别的目的。
优势有以下几点：有效滤除噪声，保留图像中原有信息，算法易于用并行处理方法有效实现（包括硬件实现），基于数学形态学的边缘信息提取处理优于基于微分运算的边缘提取算法，提取的边缘比较平滑，提取的图像骨架也比较连续，断点少。
二值图像中的一种主要处理是对所提取的目标图形进行形态分析。
而形态处理中最基本的是腐蚀与膨胀。
腐蚀处理的作用是将目标图形收缩。
运算效果取决于结构元素大小内容以及逻辑运算性质。
结构元素是指具有某种确定形状的基本结构元素，例如，一定大小的矩形,圆或者菱形等。
腐蚀处理可以表示成用结构元素对图像进行探测，找出图像中可以放下该结构元素的区域。
腐蚀是一种消除边界点，使边界向内部收缩的过程。
可以用来消除小且无意义的目标物。
如果两目标物间有细小的连通，可以选取足够大的结构元素，将细小连通腐蚀掉[1]。
3.2腐蚀的算法用3x3的结构元素，扫描图像的每一个像素；用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作；如果都为1，结果图像的该像素为1。
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%subplot(2,3,5),imshow(b),title('高斯 k近邻均值'); c=emuchKNNmedFilter(J2, 3, 5);
subplot(2,3,6),imshow(c),title('椒盐 k近邻中值');
2017/7/3
2017/7/3
边界保持类平滑滤波器
为了解决图像模糊问题，可以在进行平滑处理 时，首先判别当前像素是否为边界上的点，如 果是，则不进行平滑处理；如果不是，则进行 平滑处理。
这样就可以保持原有的灰度特性。
2017/7/3
原理
在一个与待处理像素邻近的范围内，寻找 出其中像素值与之最接近的K个邻点， 将 该K个邻点的均值（中值）替换原像素值。
% input - 输入图像矩阵；n - 模板大小；k - 近邻数 % output - 滤波处理后的图像矩阵 function output = emuchKNNMeanFilter(input, n, k) [row, col] = size(input); edgeWidth = floor(n / 2); output = zeros(row - edgeWidth * 2, col - edgeWidth * 2); for i = 1 + edgeWidth : row - edgeWidth for j = 1 + edgeWidth : col - edgeWidth mask = input(i - edgeWidth : i + edgeWidth,... j - edgeWidth : j + edgeWidth); center = input(i, j); vertex = Matrix2Vertex(mask); neighbour = GetNeighbour(vertex, center, k); output(i - 1, j - 1) = mean(neighbour); %output(i - 1, j - 1) = median(neighbour); end end end
subplot(2,3,ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ),imshow(b),title('高斯 k近邻中值'); %b = emuchKNNMeanFilter(J1, 3, 5);
subplot(2,3,1),imshow(I2),title('原图像'); subplot(2,3,2),imshow(J1),title('加高斯噪声'); subplot(2,3,3),imshow(J2),title('加椒盐噪声'); b = emuchKNNmedFilter(J1, 3, 5);
2017/7/3
均值滤波
定义
均值滤波方法是，对待处理的当前像素，选择一个模板，该模板为其邻近的若干个 像素组成，用模板的均值来替代原像素的值的方法。 如下图，1~8为(x,y)的邻近像素。
权系数矩阵模板 g = (f(x-1,y-1) + f(x,y-1)+ f(x+1,y-1) + f(x-1,y) + f(x,y) + f(x+1,y) + f(x-1,y+1) + f(x,y+1) + f(x+1,y+1))/9 方法优缺点 优点：算法简单，计算速度快； 缺点：降低噪声的同时使图像产生模糊，特别是景物的边缘和细节部分。
2017/7/3
实现算法
1) 以待处理像素为中心，作一个m*m的作用模 板。 2） 在模板中，选择K个与待处理像素的灰度 差为最小的像素。 3） 将这K个像素的灰度均值（中值）替换掉原 来的像素值。
I=imread('house.png');I2=im2double(I); J1=imnoise(I2,'gaussian',0,0.02); J2=imnoise(I2,'salt & pepper',0.02);
2017/7/3
中值滤波
定义
中值滤波方法是，对待处理的当前像素，选择一个模板，该模板为其邻近的若干个像素组成， 对模板的像素由小到大进行排序，再用模板的中值来替代原像素的值的方法。 权系数矩阵模板
g = median[(x-1,y-1) + f(x,y-1)+ f(x+1,y-1) + f(x-1,y) + f(x,y) + f(x+1,y) + f(x-1,y+1) + f(x,y+1) + f(x+1,y+1)] 优缺点 优点：抑制效果很好，画面的清析度基本保持； 缺点：对高斯噪声的抑制效果不是很好。
2017/7/3
% 根据输入的向量与中心值取近邻值 % vertex - 输入向量；center - 中心值；k - 近邻数 % neighbour - 近邻值 function neighbour = GetNeighbour(vertex, center, k) distance = abs(vertex - center); [sortDistance, sortIndex] = sort(distance,1); neighbour = vertex(sortIndex(2 : k + 1)); end % 将矩阵转换为向量 function vertex = Matrix2Vertex(matrix) [row, col] = size(matrix); vertex = zeros(row * col, 1); for i = 1 : row * col vertex(i) = matrix(i); end end
K近邻平滑（均值、中值）滤波器
KNN：K Nearest Neighbor
戴情
概述
噪声对图像处理的影响很大，它影响图像处理的输入、采集和处理等各个环节以及 输出结果。因此，在进行其它的图像处理前，需要对图像进行去噪处理。 从统计学的观点来看，凡是统计特征不随时间变化的噪声称为平稳噪声，而统计特 征随时间变化的噪声称为非平稳噪声。幅值基本相同，但是噪声出现的位置是随机 的，称为椒盐噪声；如果噪声的幅值是随机的，根据幅值大小的分布，有高斯型和 瑞利型两种，分别称为高斯噪声和瑞利噪声。 常见的去噪处理有均值滤波，中值滤波，灰度最小方差均值滤波，K近邻平滑滤波， 对称近邻均值滤波，西戈玛平滑滤波等。