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1，将一幅原始图像采用平均窗口对它进行滤波运算

就对于同一图像而言，滤波窗口M×M中其中M值越大图片越模糊同时去噪效果则越好。总体来说经过试验一般中值滤波效果比均值滤波效果好一点。
支持一下感觉挺不错的

将一幅原始图像采用平均窗口对它进行滤波运算

2，数字图像处理的问题什么是空域滤波什么是频域滤波区域的概念是什么

空域是指图像平面本身，空域滤波这类方法直接对图像的像素进行处理。频域滤波是变换域滤波的一种，它是指将图像进行变换后（频域是指经过傅里叶变换之后），在变换域中对图像的变换系数进行处理（滤波），处理完毕后再进行逆变换，获得滤波后的图像。目前使用最多的变换方法是傅里叶变换和小波变换。

数字图像处理的问题什么是空域滤波什么是频域滤波区域的概念是什么

3，图像滤波技术的原理具体的应用在哪些方面

图像锐化去噪什么的
将周围4邻域或8邻域或16邻域的像素加起来除以总个数，得到的数值赋给当前位置，这样就是低通滤波了。然后也可以加权重，或者使用更大范围的面积进行运算(越大越慢，可以寻找程序上的快速实现，比如堆栈形式的获取数据方法)看冈萨雷斯的数字图像处理

图像滤波技术的原理具体的应用在哪些方面

4，怎样用matlab进行图像滤波处理

1、打开软件，读入图片。2、分别建立3*3高斯滤波模板和平均滤波模板，并对加噪的图片进行滤波处理。显示原图、加噪后的图片和分别用高斯、平均模板滤波后的图片。3、图片结果如图，可以看出平均模板滤波后噪声十分明显，高斯模板滤波后噪声影响相对较小，但也很容易看出。4、使用中值滤波对图片进行处理，并显示处理后的图像。5、从图片可以看出，中值滤波后的图像基本上看不出来噪声的影响。完成保存就可以了。
fftshift(fft2(图片))后将你需要滤除的频率置0后再ifft2(ifftshift(矩阵))

5，图像滤波的介绍

图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。
图像滤波 由于成像系统、传输介质和记录设备等的不完善，数字图像在其形成、传输记录过程中往往会受到多种噪声的污染。另外，在图像处理的某些环节当输入的像对象并不如预想时也会在结果图像中引入噪声。这些噪声在图像上常表现为一引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。一般，噪声信号与要研究的对象不相关它以无用的信息形式出现，扰乱图像的可观测信息。对于数字图像信号，噪声表为或大或小的极值，这些极值通过加减作用于图像像素的真实灰度值上，对图像造成亮、暗点干扰，极大降低了图像质量，影响图像复原、分割、特征提取、图像识别等后继工作的进行。要构造一种有效抑制噪声的滤波器必须考虑两个基本问题：能有效地去除目标和背景中的噪声;同时，能很好地保护图像目标的形状、大小及特定的几何和拓扑结构特征。

6，图像降噪和图像滤波的区别是什么

图像降噪和图像滤波的区别 在于前者是去除无序信号，后者是除去不需要的信号。
图像降噪是图像处理中的专业术语。在现实生活中，我们看到的数字图像，在数字化和传输过程中由于常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响，把这些图像称为含噪图像或者叫噪声图像。减少数字图像中噪声的过程称为图像降噪,有时候又称为图像去噪。图像滤波就是在尽量保留图像细节特征的条件下，对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。图像滤波是图像降噪的方法，图像降噪有很多方法，主要有：1、均值滤波器 此法适用于去除通过扫描得到的图象中的颗粒噪声。领域平均法能够有力地抑制噪声,同时也由于平均而引起了模糊现象,模糊程度与邻域半径成正比。几何均值滤波器所达到的平滑度可以与算术均值滤波器相比,但在滤波过程中会丢失更少的图象细节。谐波均值滤波器对“盐”噪声效果更好,但是不适用于“胡椒”噪声。它善于处理像高斯噪声那样的其他噪声。逆谐波均值滤波器更适合于处理脉冲噪声,但它有个缺点,就是必须要知道噪声是暗噪声还是亮噪声,以便于选择合适的滤波器阶数符号,如果阶数的符号选择错了可能会引起灾难性的后果。2、自适应维纳滤波器它能根据图象的局部方差来调整滤波器的输出,局部方差越大,滤波器的平滑作用越强。它的最终目标是使恢复图像f^(x,y)与原始图像f(x,y)的均方误差e2=e[(f(x,y)-f^(x,y)2]最小。该方法的滤波效果比均值滤波器效果要好,对保留图像的边缘和其他高频部分很有用,不过计算量较大。维纳滤波器对具有白噪声的图象滤波效果最佳。3、中值滤波器它是一种常用的非线性平滑滤波器,其基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个领域中各点值的中值代换。其主要功能是让周围象素灰度值的差比较大的像素改取与周围的像素值接近的值，从而可以消除孤立的噪声点。所以中值滤波对于滤除图像的椒盐噪声非常有效。4、形态学噪声滤除器此方法适用的图像类型是图象中的对象尺寸都比较大,且没有细小的细节。它将开启和闭合结合起来来滤除噪声，先对有噪声图象进行开启操作,可选择结构要素矩阵比噪声的尺寸大,因而开启的结果是将背景上的噪声去除。最后是对前一步得到的图象进行闭合操作,将图象上的噪声去掉。5、小波去噪这种方法保留了大部分包含信号的小波系数,因此可以较好地保持图象细节。小波分析进行图像去噪主要有3个步骤:(1)对图象信号进行小波分解。(2)对经过层次分解后的高频系数进行阈值量化。(3)利用二维小波重构图象信号。

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