图像平滑与图像锐化

邻域运算,一阶微分算子,二阶拉普拉斯算子,卷积模板,,3×3的模板,均值滤波,高斯噪声,椒盐噪声,中值滤波程序,均值滤波,模板尺寸

邻域运算

一、实验目的

1. 巩固对图像增强的认识，明确图像空域处理的类型

2. 理解图像平滑与图像锐化的概念

3. 掌握图像模板卷积运算的实现方法

4. 锻炼编程开发图像处理算法的能力

二、实验准备

1. 了解图像处理点运算和邻域运算的区别

2. 学习利用模板卷积的方法进行图像邻域运算

3. 复习均值滤波和中值滤波的原理

4. 列出常用的模板形式，思考中值滤波要用到的简单排序方法

5. 分析对比图像平滑和图像锐化模板的差异

三、实验内容与步骤

1. 列出常用的卷积模板

2. 基于3×3的模板，编写均值滤波的处理程序，处理含有加性高斯噪声和椒盐噪声的图像，观察处理结果

3. 编写中值滤波程序，处理相同的图像与均值滤波进行比较；改变模板尺寸观察处理结果

4. 编程实现利用一阶微分算子和二阶拉普拉斯算子进行图像锐化的程序

5. 对比不同的邻域运算结果，体会图像锐化与图像平滑的区别

四、实验报告与思考题

1. 总结实验内容及步骤方法完成实验报告，报告中要求有关键代码的注释说明及程序运行和图像处理结果

2. 实验报告中回答以下问题

(1) 均值滤波和中值滤波分别适用于处理哪类图像？

(2) 图像平滑和图像锐化所采用的模板有什么不同？

(3) 邻域运算的模板尺寸对处理结果有什么影响？

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