MATLAB实现：3x3平均滤波与中值滤波在二值图像中的应用

本实验是关于数字图像处理的基础实践，主要利用MATLAB软件进行实现，目标是创建一个教材中提及的二值图像，并应用3x3的平均滤波和中值滤波进行处理。实验内容包括以下几个关键点： 1. 实验内容： - 生成一个特定的二值图像，其中白像素代表1，黑像素代表0，模拟教材104页题图4.18的示例。 - 实现3x3的平均滤波和中值滤波功能，边界处理采用四舍五入规则，即不考虑图像边缘的影响。 - 比较处理前后图像的差异，重点观察加权和未加权平均滤波以及中值滤波对图像边缘处理的不同。 2. 运行环境： - MATLAB R2014a，这是一个常用的科学计算平台，对于图像处理提供了强大的工具集。 3. 实验结果与分析： - 平均滤波： - 加权平均滤波（如4领域和8邻域）相比未加权滤波，保留了边缘的细节，因为加权后尖角处的像素根据周围像素值进行了调整，使得边缘区域的黑色像素保持不变，白色像素变为黑色。 - 未加权滤波则由于所有像素平均，导致边缘部分出现反转。 - 中值滤波： - 采用3x3方形模板的中值滤波，与加权平均滤波效果类似，边缘像素保持不变，因为中值滤波是基于窗口内像素值的中间值来决定新像素值，不会改变原有黑白像素的特性。 4. 心得体会： - 通过编程实践，实验者深刻理解了滤波算法的工作原理，尤其是灰度值的计算和替换过程。 - 对MATLAB中像素操作的深入理解，如如何利用“%”注释标记思考点。 5. 具体程序： - 创建黑白二值图像的代码展示了如何生成和填充图像矩阵。 - 对图像进行3x3平均滤波的代码段展示了如何遍历矩阵并更新每个像素值，体现了滤波操作的核心。 总结起来，这个实验着重于数字图像处理的基本概念，如滤波器类型（加权和非加权平均，中值），以及MATLAB在实现这些操作中的角色。通过实际编程和可视化结果，学习者能够提升对图像处理理论的理解和编程技能。