第6講中值濾波及銳化

復(fù)習(xí)：平滑的定義及過程新課：加權(quán)平均模板中值濾波銳化區(qū)域運(yùn)算：平滑某一像素，如果它與周圍像素點相比，有明顯的不同，則該點被噪聲感染了。平滑：去除圖像中的噪聲算法：處理前圖像為：f（x，y）處理后圖像為：g（x，y）模板：h（x，y）例：利用模板對圖進(jìn)行平滑，求結(jié)果圖像其中，模板大小對平滑效果的影響：3X3的模板處理效果模版大小對平滑效果的影響：5X5的模板處理效果對圖像進(jìn)行平滑時的結(jié)論：1、模板越大，噪聲去除效果越好，但邊緣越模糊，且計算量越大2、模板大小：含有奇數(shù)個系數(shù)系數(shù)都為正系數(shù)之和為13、適合去除隨機(jī)噪聲從兩方面改善：1、改變模板：加權(quán)平均中值濾波：非線性的處理方法，在去噪的同時可以兼顧到邊緣信息的保留。選一個含有奇數(shù)點的窗口W，將這個窗口在圖像上掃描，把該窗口中所含的像素點按灰度的升（或降）序排列，取位于中間的灰度值，來代替該點的灰度值。2、改變算法：中值濾波常用的窗口有條形、方形、十字形、圓形和環(huán)形等。例：利用中值濾波對圖進(jìn)行平滑，求結(jié)果圖像其中，中值濾波對于消除孤立點和線段的干擾十分有用。需要保持細(xì)線狀及尖頂角目標(biāo)物細(xì)節(jié)時，最好不要采用中值濾波。如果采用中值濾波窗口大小要小于最小目標(biāo)物的尺寸。

區(qū)域增強(qiáng)算法：銳化基本思想：增強(qiáng)圖像時，除了去除噪聲，有時還需要加強(qiáng)圖像中景物的邊緣和輪廓。邊緣和輪廓常常位于圖像中灰度突變的地方，因而可以直觀的想到用灰度的差分對邊緣和輪廓進(jìn)行提取。梯度向量的幅度：

梯度法提取邊緣二元函數(shù)f(x,y)在坐標(biāo)點(x,y)處的梯度定義為數(shù)字微分將用差分代替：為了降低運(yùn)算量，常用絕對值或最大值運(yùn)算代替平方與平方根運(yùn)算近似求梯度的幅度：提取邊緣的方法：第一種方法:使其輸出圖像的各點等于該點處的梯度。即

第二種方法:對梯度值超過某閾值T的像素選用梯度值。

提取邊緣時計算公式和平滑時類似，只是模板不同。提取邊緣模板特點：系數(shù)有正有負(fù)，中心系數(shù)為正，系數(shù)之和為0。

圖像經(jīng)過提取邊緣的模板處理之后，就會得到圖像的邊緣。然后，把圖像的邊緣以一定的比例加到原圖像上，就得到