数字图像处理作业
——空间域滤波器
摘要
在图像处理的过程中,消除图像的噪声干扰是一个非常重要的问题。本文利用matlab软件,采用空域滤波的方式,对图像进行平滑和锐化处理。平滑空间滤波
器用于模糊处理和减小噪声，经常在图像的预处理中使用；锐化空间滤波器主
要用于突出图像中的细节或者增强被模糊了的细节。本文使用的平滑滤波器有
中值滤波器和高斯低通滤波器，其中，中值滤波器对去除椒盐噪声特别有效，
高斯低通滤波器对去除高斯噪声效果比较好。使用的锐化滤波器有反锐化掩膜
滤波、Sobel边缘检测、Laplacian边缘检测以及Canny算子边缘检测滤波器。不同的滤波方式，在特定的图像处理应用中有着不同的效果和各自的优势。
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1、分别用高斯滤波器和中值滤波器去平滑测试图像test1和2，模板大小分别
是3x3 ， 5x5 ，7x7；利用固定方差 sigma=1.5产生高斯滤波器. 附件有产生高斯滤波器的方法。p1EanqFDPw
实验原理分析：
空域滤波是直接对图像的数据做空间变换达到滤波的目的。它是一种邻域运算，
其机理就是在待处理的图像中逐点地移动模板，滤波器在该点地响应通过事先
定义的滤波器系数与滤波模板扫过区域的相应像素值的关系来计算。如果输出
像素是输入像素邻域像素的线性组合则称为线性滤波<例如最常见的均值滤波和高斯滤波），否则为非线性滤波<中值滤波、边缘保持滤波等）。DXDiTa9E3d
空域滤波器从处理效果上可以平滑空间滤波器和锐化空间滤波器：平滑空间滤
波器用于模糊处理和减小噪声，经常在图像的预处理中使用；锐化空间滤波器
主要用于突出图像中的细节或者增强被模糊了的细节。RTCrpUDGiT 模板在源图像中移动的过程中，当模板的一条边与图像轮廓重合后，模板中
心继续向图像边缘靠近，那么模板的某一行或列就会处于图像平面之外，此时
最简单的方法就是将模板中心点的移动范围限制在距离图像边缘不小于图像轮廓边缘时用全部包含于图像中的模板部分来滤波所有图像，或者在图像
边缘以外再补上一行和一列灰度为零的像素点<或者将边缘复制补在图像之外）。5PCzVD7HxA
①中值滤波器的设计：
中值滤波器是一种非线性统计滤波器，它的响应基于图像滤波器包围的图像
区域中像素的排序，然后由统计排序的中间值代替中心像素的值。它比小尺寸
的线性平滑滤波器的模糊程度明显要低，对处理脉冲噪声<椒盐噪声）非常有效。中值滤波器的主要功能是使拥有不同灰度的点看起来更接近于它的邻近值，去
除那些相对于其邻域像素更亮或更暗，并且其区域小于滤波器区域一半的孤立
像素集。jLBHrnAILg
在一维的情况下，中值滤波器是一个含有奇数个像素的窗口。在处理之后，
位于窗口正中的像素的灰度值，用窗口内各像素灰度值的中值代替。例如若窗
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