数字图像处理实验：空域滤波与MATLAB实现

"本次实验是关于数字图像处理的空域滤波，主要涉及图像的均值滤波和中值滤波。实验使用MATLAB作为工具，通过读取图像、添加高斯噪声和椒盐噪声，然后应用不同大小的模板进行滤波处理，对比不同滤波方法的效果。" 在数字图像处理中，空域滤波是一种常见的图像预处理技术，用于去除噪声、平滑图像或者突出某些特征。实验报告详细介绍了两种重要的空域滤波方法：均值滤波和中值滤波。 1. **均值滤波**：这是一种线性的滤波方式，适用于去除高斯噪声。它通过计算像素邻域内所有像素的平均值来代替中心像素的值。例如，使用3x3、5x5、7x7的模板，每个像素被其邻域像素的均值所替代。这种滤波方法简单易行，但可能会模糊图像边缘，因为它将边缘像素与背景像素混合在一起。 均值滤波的数学表达式如下： \( g(m,n) = \frac{1}{s} \sum_{(i,j) \in s} f(i,j) \) 其中，\( g(m,n) \) 是滤波后的像素值，\( f(i,j) \) 是原始图像的像素值，\( s \) 是当前像素的邻域，包含邻域内的所有像素。 2. **中值滤波**：这是一种非线性的滤波方法，特别适合去除椒盐噪声。中值滤波器的核心是选取邻域像素的中值作为中心像素的新值。这种方法可以有效保护图像边缘，因为它不考虑像素值的平均，而是选择代表性的中间值，因此对点状噪声有很好的抑制效果。 例如，对于一个5x5的窗口，如果窗口内的像素值从小到大排序，那么窗口中心像素的新值就是排序后的中值。 实验中，首先在原始图像上添加高斯噪声，然后分别使用均值滤波和中值滤波处理，比较不同模板大小的效果。此外，还对比了这两种滤波方法在处理椒盐噪声时的表现。通过MATLAB编程实现这些操作，学生可以直观地观察滤波前后的图像差异，加深对图像滤波原理的理解。 通过这个实验，学生能够： 1. 理解图像空域滤波的基本概念和目标。 2. 掌握图像空域滤波的基本原理，包括均值滤波和中值滤波的工作机制。 3. 学会使用MATLAB进行图像滤波的实践操作。 实验结果的比较有助于理解滤波器的选择应根据图像的噪声类型和特性来进行，以达到最佳的噪声抑制效果。均值滤波适用于高斯噪声，但可能使图像边缘模糊；而中值滤波则在处理椒盐噪声时表现出色，对边缘保护较好。