邻域处理(数字图像处理汉化版)

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1、第五章邻域处理5.1简介m（-1，-2）m（-1，-1）m（-1，0）m（-1，1）m（-1，2）m（0，-2）m（0，-1）m（0，0）m（0，1）m（0，2）m（1，-2）m（1，-1）m（1，0）m（1，1）m（1，2）p（i-1，j-2）p（i-1，j-1）p（i-1，j）p（i-1，j+1）p（i-1，j+2）p（i，-2）p（i，j-1）p（i，j）p（i，j+1）p（i，j+2）p（i+1，j-2）p（i+1，j-1）p（i+1，j）p（i+1，j+1）p（i+1，j+2）滤波器计算公式空域滤波器的实现需要三步1.将模

2、板与当前元素对齐2.计算所有滤波器元素与对应的邻域像素灰度的积3.将所有乘积相加。计算空域卷积，需要将模板反转，公式如下由于在实际应用中，很多滤波模板是对称的，因此空域卷积和空域滤波有相同的输出。例：用一个三乘三的模板，取这九个数的均值。abcdefghie是当前像素，产生的这个均值以是新图像中对应位置处的像素灰阶，5.2标记线性滤波器可以通过一个矩阵来描述。比如前面的滤波器可以看成下面这个矩阵滤波器可以计算出新的灰度值图像边界的处理方法很显然图像的边界像素作为当前像素时，模板有一部分落在了边界之外，这时滤波器函数的一些运算对象将缺

3、失，处理这类问题一般有两种方法。1.边界像素不处理，这样输出的图像将比原来的图像小。2.将边界以外的区域补零。这样做可以得到一幅与原图像一致大小的图像，但会引入一些不希望引入的影响。5.3MATLAB中的滤波均值滤波器原理在图像上，对待处理的像素给定一个模板，该模板包括了其周围的邻近像素。将模板中的全体像素的均值来替代原来的像素值的方法。以模块运算系数表示即：12143122345768957688567891214312234576895768856789344456678C=6.6316C=5.5263均值滤波器处理方法待处理像

4、素均值滤波器滤椒盐噪声的效果均值滤波器滤高斯噪声的效果边框保留不变的效果示例均值滤波器的改进——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。如下，是几个典型的加权平均滤波器。加权均值滤波器的效果h0h1h2h3h4MATLAB中的滤波filter2函数是一个可用来实现线性滤波的函数。函数格式filter2（filter，image，shape）结果是双精度的矩阵，shape是一个与边缘处理方法有关的参

5、数。filter2（filter，image，‘same’）用零填充的方法产生滤波后的矩阵。x=uint8(10*magic(5))a=ones(3,3)/9filter2(a,x,'same')x=170240108015023050701401604060130200220100120190210301101802502090a=0.11110.11110.11110.11110.11110.11110.11110.11110.1111ans=76.666785.555665.555667.777858.888987.77781

6、11.1111108.8889128.8889105.555666.6667110.0000130.0000150.0000106.666767.7778131.1111151.1111148.888985.555656.6667105.5556107.777887.777838.8889filter2（filter，image，‘valid’）使模板只处理内部的像素点，输出的结果总是比原图像小。filter2(a,x,'valid')ans=111.1111108.8889128.8889110.0000130.0000150.0

7、000131.1111151.1111148.8889filter2（filter，image，‘valid’）使模板只处理内部的像素点，输出的结果总是比原图像小。filter2(a,x,'valid')ans=111.1111108.8889128.8889110.0000130.0000150.0000131.1111151.1111148.8889filter2(a,x,‘same’)也可以用valid参数来实现x2=zeros(7,7);>>x2(2:6,2:6)=xx2=00000000170240108015000230

8、5070140160004060130200220001001201902103000110180250209000000000filter2(a,x2,'valid')ans=76.666785.555665.555667.7778