图像锐化与滤波实验：Sobel算子与均值/中值滤波对比

本资源是一份关于图像处理的作业，主要涉及 MATLAB 实现的几种滤波方法和图像锐化技术。作业共包含四个部分： 1. 数字图像滤波：作业要求学生对一幅未注明灰度级别的图像进行滤波操作。具体任务是使用中值滤波器，分别采用3*3的方形窗口和5*5的十字形窗口对图像进行处理，然后比较两种滤波结果，以了解不同窗口尺寸对图像平滑程度的影响。 2. 噪声去除：作业包括去除高斯白噪声和脉冲噪声。学生被要求使用 MATLAB 自定义代码实现均值滤波和中值滤波，避免使用内置函数。高斯白噪声通过添加随机噪声并应用均值滤波去除，而脉冲噪声则使用中值滤波来抑制。 3. 图像锐化增强：利用 Laplacian 算子和 Sobel 算子来增强图像的边缘和细节。这两者都是常见的图像梯度算子，Laplacian 算子更关注图像的局部变化，Sobel 算子则可以同时检测水平和垂直方向的变化。学生需要编写代码实现这两种算子，并展示其在图像锐化方面的效果。 4. 上机实验代码：提供了一份 MATLAB 上机实验的代码片段，展示了如何读取 Lena 图像，将其转换为灰度图像，添加高斯噪声，进行拓展，以及执行均值滤波和中值滤波等步骤。这些代码是实际操作的示例，可以帮助学生理解如何在 MATLAB 中实现这些图像处理技术。 通过这个作业，学生将深入理解图像滤波理论，掌握基本的图像处理算法，并学会在实际编程环境中应用它们。此外，对比不同滤波算子的效果，有助于学生评估各种方法的适用场景和优缺点。