图像平滑处理的空域算法和频域分析VIP专享VIP免费

武汉理工大学《能力拓展训练》报告书 0 目录 1 技术要求 .................................................................. 1 2 基本原理 .................................................................. 1 2.1 图像平滑 ............................................................ 1 2.2 图像噪声 ............................................................ 1 2.3 噪声处理 ............................................................ 1 3 建立模型描述 .............................................................. 1 4 源程序代码 ................................................................ 3 4.1 邻域平均法源程序 .................................................... 3 4.2 低通滤波法源程序 .................................................... 4 5 调试过程及结论 ............................................................ 5 6 心得体会 .................................................................. 8 7 参考文献 .................................................................. 8 武汉理工大学《能力拓展训练》报告书 1 图像平滑处理的空域算法和频域分析 1 技术要求 对已知图像添加高斯白噪声，并分别用低通滤波器和邻域平均法对图像进行平滑处理，并分析比较两种方法处理的效果。 2 基本原理 2.1 图像平滑 图像平滑的目的之一是消除噪声，其二是模糊图像。在提取大目标之前去除小的细节或弥合目标间的缝隙。从信号频谱角度看，信号缓慢变化的部分在频率域表现为低频，而迅速变化的部分变现为高频。对图像而言，它的边缘，跳跃以及噪声等灰度变化剧烈的部分代表图像的高频分量，而大面积背景区和灰度变化区域代表图像低频分量。因此，可以通过低通滤波即减弱或消除高频分量而不影响低频分量来是想图像平滑。 2.2 图像噪声 噪声可以理解为“妨碍人们感觉器官对所接受的信信息理解的因素”。也可以理解为不可预测的，只能用概率统计方法来认识的随机误差。噪声可以借用随机过程及其概率密度函数来描述，通常用其数字特征，如均值，方差等。 2.3 噪声处理 (1) 领域平均法 领域平均法的思想是用像素及其指定领域内像素的平均值或加权平均值作为该像素的新值，以便去除突变的像素点，从而滤除一定的噪...