【正文】 +1, j)f(i, j+1)|用模板表示為52 圖像銳化216。252。 定向檢測(cè)46 圖像銳化216。平滑 通過積分過程使得圖像邊緣模糊， 圖像銳化 則通過微分使圖像邊緣突出。 中值濾波中值濾波不變性示例 (a) 原始圖像 (b) 中值濾波輸出 41 圖像平滑216。 可見中值濾波法能有效削弱椒鹽噪聲，且比鄰域、超限像素平均法更有效。二維中值濾波可由下式表示： 式中： A為窗口； {fij}為二維數(shù)據(jù)序列。 中值濾波 中值濾波原理 中值濾波就是用一個(gè) 奇數(shù)點(diǎn) 的 移動(dòng)窗口 ， 將窗口中心點(diǎn)的值用窗口內(nèi)各點(diǎn)的中值代替。 均值濾波216。 均值濾波a. 大小為 500500象素的原圖像bf. 用大小為 3， 5， 9， 15， 35的方形均值濾波模板平滑的結(jié)果 26 圖像平滑216。主要優(yōu)點(diǎn) ：均值濾波算法簡(jiǎn)單，計(jì)算速度快252。 均值濾波252。252。 ? 其次，是計(jì)算出來的像素值的動(dòng)態(tài)范圍問題， 對(duì)此可簡(jiǎn)單地將其值置為 0或 255即可。 14 圖像平滑卷積運(yùn)算示意圖 15 圖像平滑 卷積運(yùn)算中的 卷積核 就是模板運(yùn)算中的 模板 ，卷積就是作加權(quán)求和的過程。周期噪聲可通過頻率域?yàn)V波進(jìn)行壓抑。 圖像噪聲? 1)高斯噪聲 噪聲的像素值分布可以使用高斯概率密度來描述（服從正態(tài)分布），在數(shù)學(xué)上的容易處理。7 圖像平滑216。凡是統(tǒng)計(jì)特征不隨時(shí)間變化的噪聲稱為 平穩(wěn)噪聲 ；統(tǒng)計(jì)特征隨時(shí)間變化的噪聲稱為 非平穩(wěn)噪聲 。4 圖像平滑216。 圖像平滑216。 中值濾波5 圖像平滑216。? 按產(chǎn)生過程進(jìn)行分類噪聲可分為 量化噪聲和椒鹽噪聲 等。對(duì)于加性噪聲而言，有g(shù)(x, y) = f(x, y) + n(x, y)? 加性噪聲通常表現(xiàn)為高斯噪聲或脈沖噪聲。高斯噪聲 (均值 =0，方差 =)9 圖像平滑216。可用如下方法來表示該操作： 12 圖像平滑 上式有點(diǎn)類似于矩陣，通常稱之為 模板 （ Template）， 帶星號(hào)的數(shù)據(jù)表示該元素為中心元 素，即這個(gè)元素是將要處理的元素。改變卷積核中的加 權(quán)系數(shù)， 會(huì)影響到總和的數(shù)值與符號(hào)， 從而影響到所求像素的新值。均值濾波 是最常用的線性低通濾波器，它均等地對(duì)待鄰域中的每個(gè)像素。均值濾波對(duì)高斯噪聲比較有效。1 1 11 1 11 1 10(a) (b)21 圖像平滑216。右圖，均值濾波處理后的結(jié)果 24 圖像平滑216。均值濾波 的改進(jìn) ：為了保留圖像的邊緣和細(xì)節(jié)信息，可對(duì)上述算法進(jìn)行改進(jìn)，引入閾值 T。 中值濾波252。 用數(shù)學(xué)公式表示為 32 圖像平滑216。 形狀的選擇： 對(duì)于有緩變的較長輪廓線物體的圖像，采用方形或圓形窗口為宜。 中值濾波原始信號(hào) 均值濾波 中值濾波（ a） 階躍；（ b） 斜坡；（ c） 單脈沖；（ d） 雙脈沖；（ e） 三脈沖； （ f） 三角波 37 圖像平滑216。 中值濾波而均值濾波的輸出噪聲方差 σ20為 可以看出， 中值濾波的輸出與輸入噪聲的密度分布有關(guān)。45 圖像銳化216。252。 梯度法用絕對(duì)值可得到以下近似的結(jié)果 :對(duì)于數(shù)字圖像，連續(xù)導(dǎo)數(shù)形式可以用求差來近似表示，即則梯度對(duì)應(yīng)的模板為49 圖像銳化216。將計(jì)算值作為中心像素 (x,y)的梯度值 ，如下所示。 Prewitt和 Sobel梯度252。 　　 注意： 以上兩種梯度近似算法在圖像的最后一行和最后一列的各像素的梯度無法求得，一般就用前一行和前一列的梯度值近似代替。使邊界清晰、輪廓突出、背景不破壞。拉普拉斯運(yùn)算也是偏導(dǎo)數(shù)運(yùn)算的線性組合運(yùn)算。梯度運(yùn)算檢測(cè)了圖像的空間灰度變化率，因此，圖像上只要有灰度變化就有變化率。在銳化結(jié)果中出現(xiàn)了負(fù)值，而圖像的灰度值應(yīng)為非負(fù)數(shù)，對(duì)所有值加上一個(gè)常數(shù)（如圖 (b)中的最大絕對(duì)值）即可解決。窗口越大，越突出主要地物的邊緣3X3 7X7 11X1171 圖像銳化