图像类滤波
来源:互联网 发布:城市安防监控网络 编辑:程序博客网 时间:2024/04/30 02:40
1,图像的空域滤波增强:空域滤波增强就是使用空域模板进行图像处理。空域滤波器可以分为平滑滤波器,中值滤波器和锐化滤波器
2,平滑滤波器:输出相应是包含在滤波模板领域内像素的简单平均值。这些滤波器也成为均值滤波器。均值滤波用邻域的均值代替像素值,减小了图像的灰度的尖锐变化。典型的随机噪声就是由这种尖锐变化组成的,因此均值滤波的主要应用就是减噪。去除图像中不相干的细节。
fspecial函数用于对图像进行平滑滤波 h = fspecial(type,para):参数type:指定算子类型呢,para指定相应的参数;type= 'average':表示指定的滤波器 ;B= filter2(h,A)A为输入图像,h为滤波算子,B为输出图像、
3,中值滤波器:是基于 排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术,中值滤波的基本原理是:把数字图像或数字序列汇总一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替。让周围的像素值接近真实值,从而消除孤立的噪声点。方法是用某种结构的二级滑动模板,将板内像素按照像素值的大小进行排序,生成单调上升或者下降的二维数据序列。B= medfilt2(A) B = medfilt2(A,[m n]) 其中的m,n默认值为3的情况执行中值滤波,每个输出像素为mXn邻域的中值。
4,锐化的滤波器:数字图像处理中图像锐化的目的有两个:一是增强图像的边缘,使模糊的图像变得清晰起来;这种模糊不是由于错误操作,就是特殊图像的获取方法的固有影响;二是提取目标物体的边界,对图像进行分割,便于目标区域的识别等。通过图像的锐化,使得图像的质量有所改变,产生更适合人观察和识别的图像。
5.序列值成绩 prod(x)求序列中的值的乘机;
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