当前位置：文档之家 › 数字图像处理 第五讲(老师的课件)

数字图像处理 第五讲(老师的课件)

  • 格式：pdf
  • 大小：3.15 MB
  • 文档页数：31

下载文档原格式

  / 31

合集下载

数字图像处理ppt课件

数字图像处理ppt课件

基于特征分类的辨认
总结词
通过提取图像中的特征，利用分类器对特征 进行分类，从而辨认图像的类别。
详细描写
基于特征分类的图像辨认方法是一种常用的 图像辨认方法。它通过提取图像中的特征， 如边缘、角点、纹理等，利用分类器如支持 向量机、神经网络等对特征进行分类，从而 辨认图像的类别。这种方法能够有效地提取 图像中的本质特征，并具有较强的鲁棒性，
纹理特征提取
灰度共生矩阵
通过分析图像中像素灰度值的空间依赖关系，形成共生矩阵，并从中提取出统 计特征，如对照度、能量和相关性等。该方法适用于描写图像的粗糙程度和方 向性。
小波变换
将图像分解成不同频率和方向的小波分量，通过分析小波系数的统计特性来提 取纹理特征。该方法能够有效地表示图像的细节信息和全局结构。
但特征提取和分类器的设计是关键。
基于深度学习的辨认
总结词
利用深度学习算法自动提取图像特征， 并进行分类辨认。
VS
详细描写
基于深度学习的图像辨认方法是目前研究 的热点。它利用深度学习算法如卷积神经 网络（CNN）等自动提取图像的特征， 并进行分类辨认。这种方法能够有效地从 原始图像中提取复杂的特征，并具有较高 的辨认准确率。但需要大量的标注数据进 行训练，且计算复杂度较高。
04
CATALOGUE
特征提取
颜色特征提取
颜色直方图
通过统计图像中不同颜色像素的数量 ，形成颜色直方图作为图像的颜色特 征。该方法简单、有效，适用于不同 光照和视角变化的场景。
颜色矩
利用图像颜色的散布信息，通过计算 一阶矩（均值）、二阶矩（方差）和 三阶矩（偏度）来表示颜色特征。该 方法对颜色突变和噪声不敏锐。
图像辨认
基于模板匹配的辨认

数字图像处理第五讲（老师的课件）

数字图像处理第五讲（老师的课件）

数字图像处理第五讲（老师的课件）3.4.3图像几何运算在处理图像的过程中，需要对图像的大小和几何关系进行调整：缩放旋转图像中的每个像素值都发生变化数字坐标是整数，经过变换之后不一定是整数因此要对变换之后的整数坐标值位置的像素进行估计 (1)图像的插值插值是常用的数学运算，通常利用曲线拟合的方法，通过离散的采样点建立连续函数逼近真实曲线，用这个重建的函数求出任意的函数值设已知函数值为12,,...,w w 则未知点x 的函数值通过插值可以表示为1()()Ll l l f x w h x x ==?∑()h ?是插值核心函数，l w 为权系数。

插值算法的数值精度及计算量与插值核函数有关。

MATLAB 的imresize 函数和imrotate 函数用于二维图像插值。

MATLAB 影像处理工具箱提供了三种插值方法：1)最近邻插值(Nearest neighbor interpolation)最简单的插值，每个插值输出像素的值就是在输入图像中与其最邻近的采样点的值()()k f x f x =1111()()22k k k k x x x x x ?++<<+ 最近邻插值是工具箱函数默认使用的插值方法，而且这种插值方法的运算量非常小。

对于索引图像来说是唯一可行的方法。

频域特性不好，当图像含有精细的内容，也就是含有高频分量时，用这种方法实现倍数放大处理，可以看出有明显的块状效应。

2)双线性插值(Bilinear interpolation)该方法输出像素值在它的输入图像中22×领域采样点的平均值，根据周围4个像素的灰度值在水平和垂直两个方向上对其插值1,1,,,,m i m n j n a i m b j n i j ′′′′′′<<+<<+=?=?是要插值点的坐标，则双线性插值的公式为：(,)(1)(1)(,)(1)(1,)+(1)(,1)(1,1)g i j a b g m n a b g m n a bg m n abg m n ′′=??+?+?++++按上市计算出来的值赋予图像的几何变换对应于(,)i j ′′的值，即可实现双线性插值3)双立方插值(Bicubic interpolation)插值核为三次函数，其插值领域的大小为44×，插值效果较好，但相应的计算量比较大。

《数字图像处理课件》

《数字图像处理课件》

视频增强
视频增强技术可以通过改善视频的亮度和对比度来提高视频的质量。
常见的图像滤波方法和应用
线性滤波
线性滤波技术可以通过改变像 素的亮度和颜色来改善图像的 质量。
图像增强
图像增强技术可以通过增强图 像的对比度和清晰度，使图像 更加清晰和鲜明。
降噪处理
降噪处理可以去除图像中的噪 声，提高图像的质量和可视性。
图像变换与增强技术
1
灰度变换
灰度变换可以通过改变图像的像素灰度级别来调整图像的对比度和亮度。
图像复原
图像复原可以通过去除图像中 的模糊和失真，使图像ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ复到 原始的清晰度和细节。
图像修复
图像修复可以恢复被损坏或丢 失的部分，使图像完整和连续。
视频图像处理的基本原理和算法
帧间压缩
帧间压缩方法通过比较连续的视频帧来减 小视频文件的大小。
运动估计
运动估计可以提取视频中物体的运动信息， 为视频图像处理提供基础。
数字图像处理课件
数字图像处理是一个广泛应用于医学影像、安全监控、航天测量等领域的重 要技术。本课件将全面介绍数字图像处理的概念、方法和应用，并展望其未 来发展趋势。
概述数字图像处理
应用范围广泛
数字图像处理在各行各业都有 广泛的应用，从个人摄影到自 动化生产都离不开它。
基于数学算法
数字图像处理使用数学算法对 图像进行处理和分析，帮助我 们理解和改善图像。
在医学领域中的应用
数字图像处理在医学领域中起 着至关重要的作用，如医学影 像的处理和分析。
图像的数字化表示和存储
像素
通过像素，图像被分割为不同的单元。
压缩技术
图像压缩技术可以减少图像文件的大小，节 省存储空间。

数字图像处理课件(冈萨雷斯第三版)_图文

数字图像处理课件(冈萨雷斯第三版)_图文

图像数据文件主要是用光栅形式,即图像是一些图像点 的集合，比较适合变化复杂的图像。它的主要缺点是缺少 对象和像素点之间的联系,且在伸缩图像的过程中图像会 改变。例如，常见的图象文件类型有bmp,jpg等等。图象 处理的程序必须考虑图象文件的格式，否则无法正确地打 开和保存图象文件。
pgm格式
美国的许多大学用pgm格式，避免使用压缩文件格式，对 初学者来说是很方便的。下面是一幅该格式的图象。
补充：图象和视觉基础
2.1 概论和综述 2.2 人眼与亮度视觉 2.3 颜色视觉 2.4 光度学和成象模型 2.5 成象变换 2.6 采样和量化 2.7 象素间联系 2.8 算术和逻辑运算 2.9 坐标变换
第2章 图象和视觉基础
2.1 概论和综述
该基础包括视觉基础、成像基础和图像基础三部分 ：
0x36 0x34 0x30 0x20 0x34
0x38 0x30 0x0A 表示640(SP)480(LF);
0x32 0x35 0x35 0x0A ………………………………… 表示255(LF) ………………………………… 0x27 0x27 …
表示23, 23,…(像素灰度值)
这幅图象文件的解码:
下面是一个Matlab程序
% 打开蝴蝶图象,进行Fourier变换 h=imread('butterfly.jpg'); % open an image figure; imshow(h); % 因为图像的格式uint8不能做加减法, % 所以需要把格式uint8变成格式double h=double(h); [m,n,p]=size(h); hf=fftshift(fft2(h)); % 2D Fourier变换, 得到2D复数值图像 hfa=log(abs(hf)); % 模的图像,用log来调整灰度的对比度 % 求出模的灰度最大值，从而把其灰度的值域变为[0，255] m=max(max(max(hfa))); hfa=hfa*255/m; figure; imshow(uint8(hfa)); Imwrite(uint8(hfa),’butterfly_fft.jpg’,’jpg’);

数字图像处理课件全册完整课件

数字图像处理课件全册完整课件

2.1.2 数字化原理
• 二维采样定理：采样频率大于图像信号最高频率的2
例倍：f (x, y) 2 cos 2π(3x 4 y), x y 0.2
F (u, v) 2 cos 2π(3x 4 y)e j2π(xuyv)dxdy (u 3, v 4) (u 3, v 4)
1.4.1 数字图像处理的主要应用 1.4.2 数字图像处理的发展趋势
1.4 数字图像处理的主要应用与趋势
1.4.1 数字图像处理的主要应用
遥感图像应用：资源调查、灾害监测、农林业规划、城 市
规划、环境保护等 医学图像应用:计算机断层摄影计算成像CT技术、X射 线、
染色体分析等 工业和实验图像应用:无损探伤、自动检查和识别、智 能机 器人等
• 数字图像
由连续的模拟图像采样和量化而得。组成数字图像的基 本单位是像素，所以数字图像是像素的集合。
• 像素为元素的矩阵，像素的值代表图像在该位置的亮度，称为图像的灰度值。 • 数字图像像素具有整数坐标和整数灰度值。
1.1.1 图像的基本概念
• 图像是一种语言 • 表达方法直观 • 表现力强
• 图像信息是人类信息获取和交流的主要方式 • 视、听、触、嗅、味等
1.3.2 计算机图形学
图像处理
计算机 图形学
图像 描述
图像识别 图像理解
1.3.3 计算机视觉
计算机视觉 研究对象： 图像或图像序列
图像处理 图像
研究内容： 视觉感知、 分割、
图像理解
图像处理、图像 图像分析
过程：
由图像特征感知、 由原始图像处理出 识别和理解三维场景 分析结果
1.4 数字图像处理的主要应用与趋势
2.1.2 数字化原理

第 05 章 图像分割——数字图像处理及应用北航谢凤英课件PPT

第 05 章 图像分割——数字图像处理及应用北航谢凤英课件PPT

灰度
目标
边界
背景
梯度
c 多波段：
R、G、B可分别组成R-B, G-B, R-B两维直方图， 图上强的地方反映一个区。
5.2 边缘检测
1 边缘检测原理 其导数在边缘方向取得极值
0
0
(a) 一幅纵向 0 边缘的图像
(b) 每行像素的 灰度剖面图
(c) 一阶导数 (d) 二阶导数
从数学上看，图像的模糊相当于图像被平均或积分，为实现图象的 锐化，必需用它的反运算“微分”－－加强高频分量作用，使轮廓清晰。
图像分割：将图像中有意义的特征或需要应用的特征提 取出来。
（简单而又难于实现的最基础的识别工作。人的视觉系统对图像分 割是十分复杂的，也是相当有效的。但分割原理和模型都未搞清 楚。）
第五章 图像的分割
5.1 阈值分割 5.2 边缘检测 5.3 区域分割 5.4 Hough变换 5.5 近邻法分割 5.6 基于动态聚类的分割 5.7 基于神经网络的分割 5.8 其它分割方法
2 (1,2 ) w0,1[w0 (0 0,1)2 w1(1 0,1)2 ]
w12[w1(1 1,2 )2 w2 (2 1,2 )2 ] w0,2[w0 (0 0,2 )2 w2 (2 0,2 )2 ]
概率统计的阈值选取法 如:目标占整幅图像面积百分比
3 影响因素 噪音、照度不均匀，结构特征等。
-1 -c -1 -1 1 -c c
1 c 1 -1 1
c1 1 -1
-1 -c
1c -1 1 -c -1
注意：边缘检测对噪声敏感，常在作边缘检测前对图
像进行某些预处理，如平滑处理等。
2 典型算子 f) 二阶微分算子--- laplace算子
2

《数字图像处理》课件


数字图像处理的优势及应用前 景
数字图像处理能够提取、增强和分析图像中的信息，具有广泛的应用前景， 包括医学、遥感、安防、影视等领域。
主要应用领域
医学影像
数字图像处理在医学影像诊断中起到了关 键的作用，能够帮助医生更准确地诊断和 治疗疾病。
安防
数字图像处理在视频监控和图像识别中广 泛应用，能够提高安防系统的准确性和效 率。
遥感
遥感图像处理在土地利用、环境保护、气 象预测等方面发挥着重要的作用，能够提 供大量的地理信息。
影视
数字图像处理在电影、动画和游戏等领域 中起到了关键的作用，能够创造出逼真的 视觉效果。
《数字图像处理》PPT课 件
数字图像处理是应用数字计算机来获取、处理和展示图像的技术。它在医学 影像、遥感、安防、影视等领域都有广泛的应用。
背景介绍
随着计算机技术的发展，数字图像处理成为了一门重要的技术和学科，它能 够对图像进行增强、压缩、分割等处理，为人们带来了许多便利。
数字图像处理的定义
数字图像处理是使用计算机算法对数字图像进行各种操作和处理的过程，包 括图像增强、滤波、分割、特征提取等技术。
常见的数字图像处理方法
图像分割
图像压缩
将图像分成多个独立的区域， 用于目标检测和图像分析。
减少图像占用的存储空间， 提高传输速度和存储效率。
图像特征提取
从图像中提取出有用的特征 信息，用于分类和识别。
数字图像处理的未来发展方向
1 人工智能的应用
通过结合人工智能技术，使数字图像处理更加智能化和自动化。
2 虚拟现实与增强现实的结合
将数字图像处理技术与虚拟现实和增强现实相结合，创造出更逼真的虚拟体验。
3 社会影响与挑战随着数字图处理技术的发展，也带来了一些社会影响和挑战，需要加以关注和解决。

第五讲 图像增强

二维中值滤波可以描述为：
g(x, y) M ed f (x, y)
f (x, y)为二维数据序列， g(x, y)为窗口中心点滤波后的值。
图像增强
二维中值滤波比一维的更能抑制噪声。 一维中值滤波窗口比较单一，只是窗口的长度不 同；二维窗口的选择则有多种，如线性、方形、十字 形等。窗口的选择比较重要，不同的窗口有不同的滤 波效果。
图像的邻域平均：对原始图像的待处理像素点取 一个邻域（4像素或8像素），计算邻域内所有像素的 灰度值之和，然后求平均值作为待处理像素点进行邻 域平均运算后的灰度值。
其数学表达式为：
图像增强
gi, j 1 f x, y
M x, y S
f(x,y)为邻域内的像素， g(i,j)为邻域平均后的像 素，M为参与运算的像素的个数，也包括中心点在 内，S为该邻域。
图像增强
PS
S
＝Pr
r
dr dS
r
T
1
s
为了保证图像灰度直方图为均匀分布，即 PS(Biblioteka )=1，则灰度变换公式为：r
s T r pr d 0 r 1
0
图像增强
证明：ds dr
pr r
dr ds
1
pr r
ps s
pr r
1
pr r
r T 1 s
1,
0 s 1
例5－1：已知一幅图灰度级的概率分布密度，对其
令r代表原图像灰度, S代表经直方图修正后的图 像灰度，二者是归一化了的，则：0≤r,S ≤1 。
直方图修正函数可以表示为：S=T(r) 变换函数T(·)满足以下两个条件： 1、在有效区间内为单值单调增加函数；（保持由黑到白） 2、在有效区间内0≤ T(r) ≤1 。（灰度值在允许范围内） （T(r)可逆，r=T-1(S)）

数字图像处理课件第五章


图像复原是针对图像退化的原因做出补偿， 使恢复后的图像尽可能接近原始图像。 评判图像复原质量好坏的是客观标准。
返回
第5章 图像复原
连续图像退化模型
n(x,y) f(x,y)
H +
g(x,y)
第5章 图像复原
连续图像退化的模型
第5章 图像复原
连续图像退化模型
第5章 图像复原
连续图像退化模型
第5章 图像复原
第5章 图像复原
图像退化机理
4. 什么是图像复原？
图像复原是将图像退化的过程加以估计,并 补偿退化过程造成的失真,以便获得未经干扰退 化的原始图像或原始图像的最优估值，从而改善 图像质量的一种方法。 图像复原是图像退化的逆过程。
典型的图像复原方法是根据图像退化的先验知 识建立一个退化模型以此模型为基础，采用滤波 等手段进行处理，使得复原后的图像符合一定的 准则，达到改善图像质量的目的。
第5章 图像复原
离散图像退化模型
为便于计算机实现，需将退化模型离 散化。
(1) 先讨论一维卷积 对f(x)及h(x)均匀采样,样本数分别为A及 B,即
f ( x) x=0,1,---,A-1 h (x) x=0,1,---,B-1
离散循环卷积是针对周期函数定义的，
第5章 图像复原
离散图像退化模型
第5章 图像复原
图像退化机理
3.图像退化的处理方法？
无论是由光学、光电或电子方法获得的图像 都会有不同程度的退化；退化的形式多种多样， 如传感器噪声、摄像机未聚焦、物体与摄像设备 之间的相对移动、光学系统的相差、成像光源或 射线的散射等； 如果我们对退化的类型、机制和过程都十分 清楚，那么就可以利用其反过程来复原图像。

数字图像处理第5章PPT课件

(m ,n ) ; 0 m A 1 且 0 n B 1 e(m ,n ) 0 ; A m M 1 或 B n N 1
Digital Image Processing
5.1 退化模型
g (m ,n ) ; 0 m A 1 且 0 n B 1 g e(m ,n ) 0 ; A m M 1 或 B n N 1 所以线性时不变系统的离散退化模型为：
模型，由于退化过程是卷积过程，线性卷积后点数变长，为 了方便计算，需要将各函数进行延拓，具体如下所示：
f(m ,n ) ; 0 m A 1 且 0 n B 1 fe (m ,n ) 0 ; A m M 1 或 B n N 1
h (m ,n ) ; 0 m C 1 且 0 n D 1 h e (m ,n ) 0 ; C m M 1 或 D n N 1
wM(M1,M-1)
w M (i,m )ex p (j2 im /M ) i,m 0 ,1 ,2 , ,M 1
w N (k,n )ex p (j2 kn/N ) k,n0,1 ,2, ,N 1
Digital Image Processing
5.1 退化模型
从而
W W M W N{ w M (i,m )} { w N (k,n )}
f e (1 , 0 )
f e (1 ,1 )
f e ( M 1 , N 1 )
g e(0,0 )
g e (0 ,1)
g
g e(0, N 1) g e (1 , 0 )
g e (1 ,1 )
g e ( M 1 , N 1 )
Digital Image Processing
H1
H2
H3
he(i,0)
Hi
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

3.4.3图像几何运算在处理图像的过程中，需要对图像的大小和几何关系进行调整：缩放 旋转 图像中的每个像素值都发生变化数字坐标是整数，经过变换之后不一定是整数 因此要对变换之后的整数坐标值位置的像素进行估计 (1)图像的插值插值是常用的数学运算，通常利用曲线拟合的方法，通过离散的采样点建立连续函数逼近真实曲线，用这个重建的函数求出任意的函数值设已知函数值为12,,...,w w 则未知点x 的函数值通过插值可以表示为1()()Ll l l f x w h x x ==−∑()h ⋅是插值核心函数，l w 为权系数。

插值算法的数值精度及计算量与插值核函数有关。

MATLAB 的imresize 函数和imrotate 函数用于二维图像插值。

MATLAB 影像处理工具箱提供了三种插值方法：1)最近邻插值(Nearest neighbor interpolation)最简单的插值，每个插值输出像素的值就是在输入图像中与其最邻近的采样点的值()()k f x f x =1111()()22k k k k x x x x x −++<<+ 最近邻插值是工具箱函数默认使用的插值方法，而且这种插值方法的运算量非常小。

对于索引图像来说是唯一可行的方法。

频域特性不好，当图像含有精细的内容，也就是含有高频分量时，用这种方法实现倍数放大处理，可以看出有明显的块状效应。

2)双线性插值(Bilinear interpolation)该方法输出像素值在它的输入图像中22×领域采样点的平均值，根据周围4个像素的灰度值在水平和垂直两个方向上对其插值1,1,,,,m i m n j n a i m b j n i j ′′′′′′<<+<<+=−=−是要插值点的坐标，则双线性插值的公式为：(,)(1)(1)(,)(1)(1,)+(1)(,1)(1,1)g i j a b g m n a b g m n a bg m n abg m n ′′=−−+−+−++++按上市计算出来的值赋予图像的几何变换对应于(,)i j ′′的值，即可实现双线性插值3)双立方插值(Bicubic interpolation)插值核为三次函数，其插值领域的大小为44×，插值效果较好，但相应的计算量比较大。

三种插值方式比较类似，为了确定插值像素点的数值，必须在输入图像中查找到与出处像素相对应的点。

三种插值方式的区别：近邻插值输出图像的复制为当前点的像素点；双线性插值为像素22×矩阵包含的有效点的加权平均； 双立方插值为44×矩阵包含有效点的加权平均值； method 用户指定内插的方法，可选值为 (2) 图像大小调整利用imresize 函数通过一种特定的插值方法实现图像的调整。

函数的语法如下： B=imresize(A,m,method)返回图像大小等于A的大小乘以放大系数m,在0-1之间则B比A小，否则增大 B=imresize(A,[mrows ncols],method)返回一个mrows×ncols的图像B=imresize(A,method,n)n是平滑滤波器的尺寸，默认11×11B=imresize(A,method,h)使用用户自定义的设计插值h进行插值method 用于指定插值的方法 nearest bilinear bicubicload woman2;figure,imshow(X,map);X1=imresize(X,2,'nearest');figure,imshow(X1,map);X2=imresize(X,2,'bilinear');figure,imshow(X2,map);X3=imresize(X,2,'bicubic');figure,imshow(X3,map);结果总结：进行小倍数放大时，最邻近插值方法的效果尚可，双线性插值的结果有些模糊，双立方插值的效果最好。

(3)图像的旋转在对数字图像进行旋转的时候，各个像素坐标会发生变化，使得旋转之后不能正好落在整数坐标处，需要进行插值。

利用MATLAB的imrotate对图像进行插值旋转。

B=imrotate(A,angle,method)使用指定的方法逆时针方向将图像A旋转angle角度，返回图像B通常大于A。

超出的图像部分值补零，为了使返回图像与原图像大小相同，可采用如下格式：B=imrotate(A,angle,method,`crop`);将flowers图像插值旋转35度程序清单clear all;I=imread('c:\flower.jpg');J=imrotate(I,35,'bilinear');figure,imshow(I);figure,imshow(J);K=imrotate(I,35,'bilinear','crop');figure,imshow(K);(4)图像剪裁在图像处理过程中，有事只要处理图像一部分，将某部分取出，就要对图像进行剪切。

imcrop函数将图像剪裁成指定矩形区域。

该函数的语法：I2=imcrop(I)X2=imcrop(X,map);RGB2=imcroop(RGB);功能：交互式地对灰度图像，索引图像和真彩图像进行剪切，允许鼠标进行裁剪 I2=imcrop(I,rect);X2=imcrop(X,map,rect);RGB2=imcroop(RGB,rect);rect为四元素向量[xmin ymin width height][A ,rect]=imcrop(…);在交互剪切图像的同时返回剪切框的参数rectJ=imread('pout.tif');imshow(I);I=imcrop(J);imshow(I);K=imcrop(J,[0,0,100,100]); imshow(K)3.4.4 图像领域和块操作输出图像中的每个像素值都是对应的输入像素及其某个领域内的像素共同决定 利于指一个远远小于图像尺寸的形状规则的像素块 22× 33× 44×的正方形 或者用来近似表示圆及椭圆等形状的多边形 一幅图像所定义的所有领域应具有相同的大小领域操作包括滑动领域操作和分离领域操作(图像块操作)两种类型滑动领域操作：输入像素以像素为单位进行处理，对于每个像素，指定操作将决定输出图像相应的像素值分离领域操作：基于像素领域的数值进行，输入图像每次处理一个领域 (1)滑动领域操作在MATLAB 中，领域是一个像素集，像素集包含的元素由中心像素的位置决定。

滑动领域操作一次只处理一个像素。

当操作从图像矩阵的一个位置移动到另一个位置，滑动领域也朝相同方向移动，如图×的滑动领域，中心像素的计图中滑动领域2×3的矩阵块，黑点表示中心像素，对于m n算方法如下：floor m n+([,]1/2)在MATLAB进行滑动领域操作的过程：1选择像素2确定滑动领域3调用适当的函数对滑动领域进行计算4查找输出图像与输入图像对应处的像素，将该像素数值设置为上一步中得到的返回值。

5对每个像素重复上述操作介绍MATLAB提供的集中用于领域操作函数MATLAB提供的领域操作函数1) colfilt(A,[m n],block_type,fun)功能：实现快速的领域操作，图像块的尺寸m×n，block_type为指定块的移动方式， distinct为图像块不重叠sliding，图像块滑动 fun为运算函数I=imread(‘alumgrns.tif’);I2=colfilt(I,[5 5],’sliding’,’mean’);imshow(I);figure,imshow(I2,[]);对于滑动领域操作，colfilt函数为图像中的每个像素建一个列向量，向量各元素对应该像素的领域的元素。

colfilt函数生成的临时矩阵被传递给自定义函数，自定义函数为矩阵的每一列返回一个单独值。

MATLAB中很多函数都具有这种功能 std mean例：对输入图像进行处理，输出图像为每个像素领域的最大值f=inline(‘max(x)’);J=colfilt(I,[8 8],’sliding’,f);clear;I=imread('rice.png');I2=uint8(colfilt(I,[2 2],'sliding','mean'));subplot(2,2,1),subimage(I);I2=uint8(colfilt(I,[2 2],'sliding','mean'));subplot(2,2,2),subimage(I2);I2=uint8(colfilt(I,[5 5],'sliding','mean'));subplot(2,2,3),subimage(I2);I2=uint8(colfilt(I,[15 15],'sliding','mean'));subplot(2,2,4),subimage(I2);clear;I=imread('rice.png');f=inline('max(x)');J=uint8(colfilt(I,[8 8],'sliding',f)); imshow(J);clear;I=imread('rice.png');f=inline('ones(64,1)*mean(x)'); J=uint8(colfilt(I,[8 8],'distinct',f)); imshow(J);I = imread('rice.png');%imshow(I)I2 = uint8(colfilt(I,[8 8],'sliding',@mean));figure, imshow(I2)nlfilter函数 该函数是通用的滑动窗操作函数，语法格式为B=nlfilter(A,[m n],fun)B=nlfilter(A,[m n],fun,P1,P2)A表示输入图像，[m n]指定领域大小，fun是一个返回值为标量的计算函数，如果该计算需要参数，则P1P2紧跟在参数之后。

返回值B是一个与输入图像相同大小的图像矩阵下面是一个调用nlfilter函数进行滑动操作程序的清单clear;I=imread('tire.tif');f=inline('max(x(:))');J=uint8(nlfilter(I,[3 3],f));subplot(1,2,1),imshow(I);subplot(1,2,2),imshow(J);(2)图像块操作将图像数据矩阵划分为同样大小的矩形区域的操作。