图像处理实验：邻域平均法与超限滤波

"邻域平均法是图像处理中一种简单的滤波方法，旨在平滑图像并去除噪声。此方法通过计算像素及其邻域内的平均灰度值来更新像素的新值。在超限邻域平均法中，如果像素值超过其邻域平均值的阈值，该像素将被替换为邻域的平均值，以区分和去除噪声点。" 邻域平均法是一种基本的图像滤波技术，它的核心思想是用像素点及其周围邻域内所有像素的平均灰度值来代替该像素点的原始值。这种处理方式有助于消除图像中的噪声，特别是对于椒盐噪声等局部异常值有较好的抑制效果。在公式(1)中，N代表邻域像素的个数，Wi是对应的权重，通常在简单邻域平均法中，所有权重都是相等的，即每个邻域像素的贡献相同。 常见的模板，如3x3的模板，包括中心像素以及其上、下、左、右及对角线上的8个邻域像素。公式(2)展示了这种模板的应用，其中[x,y]是中心像素，其他项是邻域像素。当所有权重Wi都为1/9时，就得到了无加权的邻域平均。 然而，邻域平均法有时会导致图像细节的模糊，因为它会抹去图像的边缘和细节信息。为了解决这个问题，引入了超限邻域平均法，即在给定一个阈值Th的情况下，只有当像素值I(x,y)显著高于其邻域平均值Mean时，才会进行替换，如公式(3)所示。这样可以保留大部分边缘和细节，只过滤掉明显异常的噪声点。 在实际操作中，例如在MATLAB环境中进行图像处理实验，首先读取图像，然后添加椒盐噪声模拟真实环境中的噪声。接着，通过两层嵌套循环遍历图像的每一个像素，计算其邻域内的平均值，并根据超限条件决定是否更新该像素。最后，显示处理后的图像以验证滤波效果。 实验步骤包括： 1. 使用MATLAB读取图像并显示原始图像。 2. 添加椒盐噪声到图像中，生成噪声图像并显示。 3. 编写代码实现邻域平均法，这通常涉及二维循环，对每个像素执行邻域平均计算。 4. 应用超限条件，如果满足则更新像素值，否则保持不变。 5. 显示滤波后的图像。 这个实验不仅帮助学生理解邻域平均法的基本原理，还让他们熟悉了MATLAB编程，增强了对图像处理技术的实际应用能力。