1、 1 图像滤波增强方法研究图像滤波增强方法研究 . 1 1 1.1 数字图像处理 . 2 1.2基本原理 2 1.3、matlab 简介 3 2.均值滤波均值滤波和中值滤波和中值滤波 4 2.1 均值滤波原理 4 2.2 均值滤波的实现算法 . 4 实验环境 4 设计思路 5 2.3 均值滤波源程序： . 5 2.4 运行结果： 6 3 中值滤波 8 3.1 中值滤波的原理 . 8 3.2 中值滤波的实现算法 8 3.3 中值滤波程序 ： 9 3.4 运行结果： .10 4.中值滤波与均值滤波的比较：中值滤波与均值滤波的比较： 12 5.参考文献参考文献 13 致谢致谢.14 图像滤波增强方法
2、研究 摘要 纯净的图像加入高斯噪声,然后采用中值和均值滤波的方法对其进行去噪。在图 值滤波的原理、算法以及在图像处理中的应用。MATLAB 是一种高效的工程计算 关键词关键词 MATLAB 1.引言引言 1.1 数字图像处理数字图像处理 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。最早 出现于 20 世纪 50 年代， 作为一门学科大约形成于 20 世纪 60 年代初 期。发展到现在其应用范围十分广泛，涉及航天和航空技术、生物医 学工程、通信工程、视频和多媒体等。 作为图像处理的一个重要分 支，
3、图像平滑是指用于突出图像的宽大区域、低频成分、主干部分或 抑制图像噪声和干扰高频成分， 使图像亮度平缓渐变， 减小突变梯度， 改善图像质量的图像处理方法。 主要包括： 领域平均法、 中值滤波法、 理想地低通滤波器法等等， 因噪声的类型而选择不同的滤波法。 目前, 常用的图像噪声滤波方法有低通滤波法、带通滤波法、平滑滤波、锐 化滤波、均值滤波、中值滤波等方法。而噪声主要有高斯噪声，椒盐 噪声，乘性噪声，加性噪声等。 图像平滑因其独特的功能而广泛应 用于图像显示、传输、动画制作和媒体合成等多个领域。对于该课题 的设计，能加强对图像处理的认识，理解噪声对图像干扰的原因，以 及去除噪声的方法， 同时增
4、强系统设计提高分析问题与解决问题的能 力。设计过程中采用 matlab 编写程序及结果运行，有效地提高软件 处理数字图像的方法与认识水平。 1.2 基本原理基本原理 本系统采用 matlab 软件进行编程设计，在 matlab 中可直接调用多种 函数对图像处理。首先是调用加噪函数对原图像的加入各种噪声，然 后设计并采用多种方法对有噪声的图像进行去噪处理， 分为空域法和 频域法，主要有领域平均法、中值滤波法和低通滤波器法，通过比较 多幅图像的处理结果，选择对不同噪声种类的最佳处理方法。 1.3、matlab 简介简介 matlab 是美国 Mathworks 公司 1983 年首次推出的一套高性
5、能的数值 分析和计算软件，MATLAB 将矩阵运算、数值分析、图形处理、编 程技术结合在一起， 为用户提供了一个强有力的科学及工程问题的分 析计算和程序设计工具， 它还提供了专业水平的符号计算、 文字处理、 可视化建模仿真和实时控制等功能， 是具有全部语言功能和特征的新 一代软件开发平台。 在数字图像处理领域，有很多汇编语言，也有 多种软件工具，但 matlab,具有很好的优势：丰富的函数工具箱，能 方便的调用各种函数； 强大的矩阵处理能力，快速计算大量复杂的数 据，因而受到广大工作人员的青睐。本系统采用的软件即为 matalb 仿真处理。 2.均值滤波均值滤波 2.1 均值滤波原理均值滤波原
6、理 均值滤波是典型的线性滤波算法， 它是指在图像上对目标像素给一 个模板， 该模板包括了其周围的临近像素（以目标象素为中心的周围 8 个象素，构成一个滤波模板，即去掉目标象素本身） 。再用模板中 的全体像素的平均值来代替原来像素值。 均值滤波也称为线性滤 波，其采用的主要方法为领域平均法。线性滤波的基本原理是用均值 代替原图像中的各个像素值，即对待处理的当前像素点（x，y） ，选 择一个模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的 均值，再把该均值赋予当前像素点（x，y） ，作为处理后图像在该点 上的灰度值 u（x，y） ，即 u（x，y）=1/m f（x，y） m 为该 模板中包含当前像素在内的像素总个数。 2.2 均值滤波的实现算法均值滤波的实现算法 用邻域平均法，其模板为：3*3，5*5 或 7*7 我们只做 3*3 实验环境实验环境 本实验在 Windows 平台上进行，对内存及 cpu 主频无特别要求，使用 matlab 编译器均可。 设计思路设计思路 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、
