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文档简介

空域增强-邻域运算线性非线性空域增强-邻域增强邻域

对于图像中的某个像元f（i,j），把以像元为中心一定距离内的像元集合Aij=｛i±p，j±q｝（p,q取任意整数）叫做该像元的邻域。f(I,j)f(I,j)4-邻域8-邻域

如果假设卷积函数为H(m,n)，其大小为2M,2N。对应图像窗口内灰度值为f(x-m,y-n)（m，n遍历窗口），则卷积运算可通过下式表示。卷积运算在实际应用中，经常使图像窗口与模板像元的灰度值对应相乘再相加，相加的总和再除以模板内所有值的和作为中心像元新的灰度值。模板运算的公式为

建立在卷积运算空域图像平滑均值平滑设待处理图像f（x,y）有N行N列，平滑后的图像为g（x,y）。均值平滑指对原图像每个像元在以它为中心的邻域A内取平均值，作为该像元新的灰度值。即1均值滤波器模板010101010111101111均值滤波器5x5均值平滑原始图象11x11均值平滑2中值滤波器把局部区域中灰度的中央值作为区域中央象元的值。

351012162481055683746745833081019试用3*3的窗口对此进行均值和中值滤波梯度的幅度：空间域图像锐化

1梯度法矢量微分----梯度二元函数f(x,y)在坐标点(x,y)处的梯度向量的定义：

连续域的微分----离散域的差分常见的梯度算子模板1-11-1Roberts-11-11-11111-1-1-1Prewitt-11-22-11121-1-2-1Sobel1-11-1水平、垂直梯度

Sobel算子、Prewitt算子不像普通梯度算子那样用两个像素之差值，而用两列或两行加权和之差值，其优点为：由于引入了平均因素，因而对图像中的随机噪声有一定的平滑作用由于它是相隔两行或两列的差分，故边缘两侧的象元得到了增强，边缘显得粗而亮。或检测垂直边界：检测水平边界：检测对角线边界：2.定向检测：

当有目的地检测某一方向的边、线或纹理特征时，可选择特定的模板卷积运算作定向检测。常用的模板为：或水平、垂直梯度Roberts梯度Sobel梯度3.拉普拉斯算子

拉普拉斯算子处理是常用的边缘增强处理算子图像锐化

3.拉普拉斯算子

对数字图像来讲，的二阶偏导数可表示为：

为此，拉普拉斯算子为：

以模板形式表示为：

0101-41010所以拉普拉斯算

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