数字图像处理实验：平均滤波与中值滤波

"数字图像处理实验报告，包括平均滤波和中值滤波的实验" 在本次"数字图像处理实验"中，学生们通过一系列操作来理解和应用图像处理的基本概念和技术。实验的主要目标是让学生掌握直方图均衡化、平均滤波器和中值滤波器的原理，以及它们在处理不同类型噪声时的效果。 首先，直方图是图像分析的基础工具，它显示了图像中各个灰度级出现的频率。直方图均衡化是一种增强图像对比度的方法，通过对图像的灰度值进行非线性变换，使得图像的灰度分布更加均匀，从而提高视觉效果。变换过程涉及到计算原图像的累积分布函数，并通过特定的均衡转换公式来实现。 接下来，实验内容包括图像的灰度线性变换，这是一种基本的图像调整技术，通过应用线性函数改变图像中每个像素的灰度值，以达到调整亮度、对比度或映射目的。 实验的重头戏是平均滤波和中值滤波。平均滤波是一种简单的噪声消除方法，通过计算图像中像素邻域的平均值来代替当前像素值。这种方法能有效去除孤立噪声，但可能会导致图像细节的模糊。例如，当邻域设置为3x3时，每个像素的新值是其周围9个像素的平均值。 而中值滤波则是针对椒盐噪声（也称脉冲噪声）特别有效的滤波器。与平均滤波不同，中值滤波器不计算邻域像素的平均值，而是选择邻域内像素的中值作为当前像素的新值。这样，噪声点（通常是极端的灰度值）会被邻近像素的更常见灰度值取代，从而保留边缘信息，同时去除噪声。 实验过程中，学生需要在给定图像上模拟添加高斯噪声和椒盐噪声，然后应用平均滤波和中值滤波，观察并比较两者对噪声的滤除效果。通过这样的实践，学生能够深入理解这两种滤波器在实际应用中的优缺点，并提升他们在数字图像处理领域的技能和理解。 这个实验提供了丰富的实践机会，让学生亲手操作，深入体验数字图像处理的核心技术，不仅增强了理论知识，还锻炼了他们的实践能力。