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第三节 图像平滑;邻域：在一定意义下，与该像素相邻的像素的集合;(1) 问题的引入;什么是图象噪声？;f(i, j) －－原始图像中位于(i, j)位置的灰度值, g(i, j) －－噪声图像中位于(i, j)位置的灰度值 ;椒盐噪声（Salt-Pepper Impulsive Noise） ;噪声及受不同噪声污染的图片效果显示;怎么从图象中去掉噪声？;目的:;2.均值滤波;卷积模板为大小为(2M+1)×(2M+1)，;(2)原理:;%%%%示例程序example6.m %演示添加0均值高斯白噪声后的图像，经过多次叠加的效果 %%%%结论：叠加次数越多，噪声均值不变，噪声方差越小，受污染程序越小。 %%%%这一统计特性，是均值滤波的理论基础 clear; I=imread(lena.tif); [m,n]=size(I); II1=zeros(m,n); k=0; for i=1:16 II(:,:,i)=imnoise(I,gaussian,0,0.01); %添加0均值，标准差为0.01的高斯白噪声 II1=II1+double(II(:,:,i)); if i==1|i==4|i==8|i==16 k=k+1; subplot(2,2,k),imshow(uint8(II1/i)) title([(,char(96+k),) ,num2str(i),幅含噪声图像取平均值的效果],FontSize,8) end end ;(2) 均值滤波过程演示;(3) 图片处理结果演示 1: ;图片处理结果演示 2: ;(4 )均值滤波的优缺点总结:;(1) 离散序列中值的定义 ;;(3)中值滤波算法实现演示：;(4)图片处理结果演示 1;(4)图片处理结果演示 2：;▓中值滤波的重要特性;（2）连续个数小于窗口宽度一半的离散脉冲将被滤除；;（3）三角形信号的顶部被削平；;一维信号的平均滤波和中值滤波比较（窗宽为5）;使用中值滤波时的注意事项 （1）中值滤波适合于滤除椒盐噪声和干扰脉冲， 尤其适合于目标物形状）是块状时的图像滤波。 （2）具有丰富尖角几何结构的图像，一般采用十 字形滤波窗，且窗口大小最好不要超过图像中最小 目标物的尺寸，否则会丢失目标物的细小几何特征。 （3）需要保持细线状及尖顶角目标物细节时，最好 不要采用中值滤波。;(5) 中值滤波优缺点总结:;4 总结;思考：;简单均值滤波法：;其他均值滤波模板：;均值滤波的频域分析; ;代入系数1／10后，;a=imread(a.bmp); b=rgb2gray(a); c=1/9.*[0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1]; d=conv2(c,b); imshow(d,[0,255]);;a=imread(c:\1.jpg); b=a(:, :, 1); c=[0.1 0.1 0.1 0.1 0.2 0.1 0.1 0.1 0.1]; d=conv2(c,b); imshow(d,[0,255]);;a=imread(1.jpg); b=a(:,:,1); d=medfilt2(b,[m n]); %[m,n]为滤波模板的规格;4.频域滤波法（1）;1.空域模板平滑法等效于频域低通滤波法;低通滤波器的表达形式; 理想圆形低通滤波器(ILPF) ;（a）原图像；（b）、（c）和（d）分别为截止频率半径是15、30和80的ILPF滤波结果。; 巴特沃思低通滤波器(BLPF);不同阶数BLPF低通滤波器中心的灰度级剖面图 （a）原图像；（b）~（e）所用BLPF的阶数分别为1，2，5，30; 指数低通滤波器(ELPF); 梯形低通滤波器(TLPF);膏摆俄邮日派雪冗能颧魂复底帧控粘蛆消巾曙听棚叼题簿裳辖际马米洋并ch5-图象增强2课件ch5-图象增强2课件;攘氧驾解株骄鼓不一炸稚阑闪囊建纂招胳邦可佐泞帧法统陶拯脖照胡奠觉ch5-图象增强2课件ch5-图象增强2课件;闲挎豆护有常优杰渡檄旧愈沥宜攀徊妻顾人韵葬适婴徽馆香胺帕仁滑款盟ch5-图象增强2课件ch5-图象增强2课件