图像增强算法设计与实现(13)

好吧,学弟学妹们,我能帮上的就这么点了

2.非线性滤波

中值滤波是一种最常用的图像增强技术，是非线性滤波。对椒盐噪声有很好的去噪效果。对于高斯噪声，均值滤波效果比均值滤波效果好。但对于椒盐噪声，中值滤波效果比均值滤波效果好。

中值滤波是基于一个移动窗口并计算输入图像在窗口内的像素亮度值的中值作为输出图像窗口中心的像素值而产生的。给定的图像f(x,y)中的每一个点（m,n），取其领域s。设s含有M个像素{a1，a2， ，aM}，将其按大小排序，若M是奇数时，则位于中间的那个象素值就是修改后图像g(x,y)在点（m,n）处的像素值；若M是偶数则取中间两个象素的平均值作为修改后图像g(x,y)在点（m,n）处的象素值。

比较经过加入椒盐噪声的图像和经过中值滤波的图像，可以发现，图像的噪声点被去除；但是比较原始图像和经过滤波的图像后会发现，图像的边缘稍微的变得模糊，这是平滑算法不可避免的缺点。

3.5 锐化

图像锐化处理的作用是使灰度反差增强，从而使模糊图像变得更加清晰。图像模糊的实质就是图像受到平均运算或积分运算，因此可以对图像进行逆运算，如微分运算以突出图像细节使图像变得更为清晰。

由于拉普拉斯是一种微分算子，它的应用可增强图像中灰度突变的区域，减弱灰度的慢变化区域。因此，锐化处理可选择拉普拉斯算子对原图像进行处理产生描述灰度突变的图像，再将拉普拉斯图像与原始图像叠加而产生锐化图像。拉普拉斯锐化的基本方法可以由下式表示：

g(x,y)=f(x,y)-2f(x,y)

这种简单的锐化方法既可以产生拉普拉斯锐化处理的效果，同时又能保留背景信息：将原始图像叠加到拉普拉斯变换的处理结果中去，可以使图像中的各灰度值得到保留、灰度突变处的对比度得到增强，最终结果是在保留图像背景的前提下，突现出图像中小的细节。

图像模糊的部分得到了锐化，特别是模糊的边缘部分得到了增强，边界更加明显。但是，图像显示清楚的地方，经过滤波发生了失真。

3.6 彩色增强

用于增强图像对比度的方法很多，要根据应用目的加以选择。伪彩色变换是增强图像显示效果和提高视觉分辨率的一种常用的、最有效的手段，但伪彩色增

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