数字图像处理：中值滤波在去除椒盐噪声中的应用

"这篇资料是浙江大学《数字图像处理》课程中的第四章内容，主要讨论了图像增强中的中值滤波技术。中值滤波是一种非线性的图像处理方法，特别适用于去除椒盐噪声，同时能有效保护图像的边缘信息。在中值滤波中，滤波器（模板矩阵）内的像素灰度值被替换为其排序后的中值，而非平均值，以此来消除噪声。滤波窗口的大小应根据噪声的最大尺寸来选择，以确保有效地滤除噪声。滤波前后对比显示了中值滤波在保持边缘清晰度方面的优势。此外，资料还涵盖了图像增强的其他方法，包括点运算、空间运算、变换域运算和彩色增强，以及各种灰度变换和直方图处理技术，用于改善图像的对比度、动态范围和噪声抑制。" 中值滤波是一种在图像处理中常用的去噪方法，其工作原理是选取一个滤波窗口，将窗口内的像素灰度值进行排序，然后将排序后的中间值作为中心像素的新灰度值。这种方法特别适合处理椒盐噪声，因为椒盐噪声通常表现为局部的极值，而中值滤波可以有效地把这些极值替换为周围像素的平均灰度，从而达到去噪的效果。 图像增强是图像处理的一个重要领域，目的是突出图像的某些特征，如边缘、轮廓、对比度和色彩，以便于观察、分析或处理。但要注意，图像增强并不增加图像原始信息，而是通过调整图像的动态范围来强化选定特征。点运算作为图像增强的一种手段，是直接对图像的每个像素进行操作，通过设计特定的灰度变换函数来改变像素灰度值，例如对比度展宽、噪声限幅等。 直方图是描述图像灰度级分布的重要工具，可以直观反映出图像的整体亮度、对比度和灰度级分布情况。通过分析直方图，可以设计灰度变换函数，使图像的灰度分布更接近理想状态，如调整对比度、使图像变得更亮或更暗。基于直方图的灰度变换要求源图像直方图和目标直方图的积分曲线面积相等，以保持图像的整体亮度不变，同时优化灰度分布。 此外，资料还提到了空间运算、变换域运算和彩色增强等其他图像处理技术，这些方法各有特点，如空间运算中的中值滤波，变换域运算中的通带滤波、同态滤波等，以及彩色增强中的假彩色和伪彩色技术，都是为了适应不同的图像处理需求和应用场景。