这样的一天
中午，几乎没有人在街上，应该回家吃饭
这是第三次，再次，学生肯定会开玩笑，什么学校Pa，哦... ...
现在是起飞学校Pa的帽子的时候了，他们比我更强大啊，如果我学习暴君，他们一直在学习上帝。
我默默地走着，我的心默默地想，如果明天，明天继续这... ...我真的不是崇拜人，而是在别人看不见的角落，有时甚至人会踩踏，小小，谦卑的蚂蚁。
想想他们那些话，我的心真的坏了张百，怎么不测试一百啊，你看我们都测试了一百，怎么回事啊张xx，我的100点多比你两个，等到奖励的时间，你不能告诉我你是英语学校的暴君，比我强大啊！是的，你不哭，哈哈......这些话在我心中不断重复播放。
他们都知道我哭了，为什么哭？当别人不哭，你在旁边默默哭泣，当别人哭泣，你看着自己，想安慰他们不会安慰，有时甚至想安全舒适的时候会被别人骂的。
哦，伤害！突然发现他摔下来，双腿立刻出现了明亮的血，我知道他总是一个人，从来不让人关心，从来不让人爱，永不
我站起来，保持行走，我是一个人，什么可以做，为什么要让他们说，低头？有时候人们生活，不是为了别人，而是为了我们自己，自己的结果，自己的感觉，自己的东西，为什么让别人看到它？他们读了，我的用法是什么？
六十四卦里的图象和画面
六十四卦里的图象和画面 1、乾宫八卦： 乾为天卦：上下卦均为乾卦，该幅图给人的印象是：像：一个高大的物体、圆圆的物体、坚实的物体、金黄色物品、一个大圆圈、脊椎骨、一个个商店、电杆（塔）、大路、神、大赤色、橘红色、橘黄色、金色，白色。 天风媾卦：上卦为乾，下卦为巽。上面是乾为天，像：皇后、有神、电杆（塔）、大路，高大的物体、圆圆的物体、坚实的物体、金黄色物品。大赤色、橘红色、橘黄色、金色，白色。下面是巽为风。像：刮风、绳子、有两只脚的物体、讲台、旗杆。 组合起来的画面就是像：天下刮风、疯涨、一根长绳子、兰兰的天空，领导在台上讲话、马屁大王、一条金项链、脑神经有病，臀部受伤，交配，1959、1995、1951、西北方有：树竹、草地、叉路、东南方有：神、电杆（塔）、大路，高大的物体、圆圆的物体、坚实的物体、金黄色物品、草地上有一匹马、有一个领导等。 天山遁卦：上卦为乾，下卦为艮。上面是乾为天，像：小王子、有神、电杆（塔）、大路，高大的物体、圆圆的物体、坚实的物体、金黄色物品、大赤色、橘红色、橘黄色、金色，白色。下面是艮为山。像：大山、门、峙庙、堤坝、石块、径路、有脚的物体、高处。棕色、棕黄色、咖啡色。 组合起来的画面就是像：高山跑马、和尚庙、山上有个老头、神仙、领导、领导在台上讲话、轿车在高山上奔跑、高楼大厦、一个大橱柜、人高脚长能跑、金属大门、圆门、山上有条大路、门开在西北方、西北方有：一座高山、门、峙庙、堤坝、石块、径路、有脚的物体；东北方有：神、电杆（塔）、大路、高大的物体、圆圆的物体、坚实的物体、金黄色物品等。 天地否卦：上卦为乾，下卦为艮。上面是乾为天，像：太后垂帘听政、神、电杆（塔）、大路，高大的物体、圆圆的物体、坚实的物体、金黄色物品、大赤色、橘红色、橘黄色、金色，白色。下面是坤为地。像：大地，车厢，大平地，农田，大车，没有主心骨的物品，纯黄色。 组合起来的画面就是像：天高地厚、大地一片光明、跑马场、一匹黄马、地球、轿车在大地上奔跑、西北方有一片农田、一块大空地、西南方有：神、电杆（塔）、大路、高大的物体、圆圆的物体、坚实的物体、金黄色物品等。 风地观卦：上卦为巽，下卦为坤。上面是巽为风，像：刮风，绳子，车子，有两只脚的物体，讲台，旗杆。蓝色、或以蓝色为主体带点绿色。下面是坤为地，像：大地，车厢，大平地，农田，大车，没有主心骨的物品。纯黄色。 组合起来的画面就是：姑娘在地上观看花草，大地上飞出了五只凤凰，大山，大门，大峙庙，大堤坝，大石块，大路，地上刮风，花园草地，黄花闺女，黄母鸡，黄鸡，空车，地上种满了花草、树竹，东南方有：大空地，车厢，大平地，农田，大车，西南方有：叉路、有花草、树竹等。 山地剥：上卦为艮，下卦为坤。上面是艮为山，像：大山，门，峙庙，堤坝，石块，径路，有脚的物体，高处，棕色、棕黄色、咖啡色。下面是坤为地，像：大地，车厢，大平地，农田，大车，没有主心骨的物品，纯黄色。 组合起来的画面就是：居高临下，站得高跌得凶，火车头，大货车，光山，归山入土，胃癌，平地起高楼，少妇，梯田，土堤坝，土地庙，山排田，不可轻举妄动，西南方有：大山，门，峙庙，堤坝，石块，径路，东北方有：大空地，车厢，大平地，农田，大车等。
对一幅图像进行基本处理
对一幅图像进行基本处理 1.引言 图像是自然界景物的客观反映，是各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的。人的视觉系统实际上就是一个观测系统，可通过它得到客观景物在人眼中形成的影像。图像信息不仅包含光通量分布，而且还包含人类视觉的主观感受。随着图像处理技术的成熟，图像作为更直接更丰富的信息载体，正在成为越来越重要的研究对象。基本的图像处理有：图像压缩、去噪、滤波、增强、融合等。 2.几种基本图像处理 1）图像去噪 噪声可以理解为妨碍人的视觉器官或系统传感器对所接收的图像进行理解或分析的各种因素。它影响图像处理的输入、采集、出来的各个环节以及输出结果的全过程。去噪已经成为图像处理中极其重要的步骤。 (1)均值滤波器 采用邻域平均法的均值滤波器非常适用于去除通过扫描得到的图象中的颗粒噪声。领域平均法有力地抑制了噪声,同时也由于平均而引起了模糊现象,模糊程度与领域半径成正比。 (2)中值滤波器 它是一种常用的非线性平滑滤波器,其基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个领域中各点值的中值代换其主要功能是让周围象素灰度值的差比较大的像素改取与周围的像素值接近的值,从而可以消除孤立的噪声点,所以中值滤波对于滤除图像的椒盐噪声非常有效。中值滤波器可以做到既去除噪声又能保护图像的边缘,从而获得较满意的复原效果,而且,在实际运算过程中不需要图象的统计特性,这也带来不少方便,但对一些细节多,特别是点、线、尖顶细节较多的图象不宜采用中值滤波的方法。 (3)小波去噪 这种方法保留了大部分包含信号的小波系数,因此可以较好地保持图象细节。小波分析进行图像去噪主要有3个步骤:a.对图象信号进行小波分解。b.对经过层次分解后的高频系数进行阈值量化。c.利用二维小波重构图象信号。 2）图像增强 图像增强问题的基本目标是对图像进行一定的处理，使其结果比原图更适合特定的应用领域。主要是通过时域和频域处理两种方法来解决。时域方法通过直接在图像点上作用算子或掩码来解决，频域方法通过修改傅里叶变换系数来解决。时域方法方便快速但会丢失很多点之间的相关信息，频域方法可以很详细地
影像信息提取之——面向对象特征提取
同物异谱，同谱异物”会对影像分类产生的影响，加上高分辨率影像的光谱信息不是很丰富，还有经常伴有光谱相互影响的现象，这对基于像素的分类方法提出了一种挑战，面向对象的影像分类技术可以一定程度减少上述影响。 本专题以ENVI中的面向对象的特征提取FX工具为例，对这种技术和处理流程做一个简单的介绍。 本专题包括以下内容： ●面向对象分类技术概述 ● ENVI FX简介 ● ENVI FX操作说明 1、面向对象分类技术概述 面向对象分类技术集合临近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素，充分利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间，纹理，和光谱信息来分割和分类的特点，以高精度的分类结果或者矢量输出。它主要分成两部分过程：对象构建和对象的分类。 影像对象构建主要用了影像分割技术，常用分割方法包括基于多尺度的、基于灰度的、纹理的、基于知识的及基于分水岭的等分割算法。比较常用的就是多尺度分割算法，这种方法综合遥感图像的光谱特征和形状特征，计算图像中每个波段的光谱异质性与形状异质性的综合特征值，然后根据各个波段所占的权重，计算图像所有波段的加权值，当分割出对象或基元的光谱和形状综合加权值小于某个指定的阈值时，进行重复迭代运算，直到所有分割对象的综合加权值大于指定阈值即完成图像的多尺度分割操作。 影像对象的分类，目前常用的方法是“监督分类”和“基于规则（知识）分类”。这里的监督分类和我们常说的监督分类是有区别的，它分类时和样本的对比参数更多，不仅仅是光谱信息，还包括空间、纹理等对象属性信息。基于规则（知识）分类也是根据影像对象的属性和阈值来设定规则进行分类。 表1为三大类分类方法的一个大概的对比。
这样的画面,让我流连精选作文800字
这样的画面,让我流连精选作文800字人生就像一场旅行，重要的不是目的地，而是沿途美丽的风景。这些风景其实不一定都是美不胜收，但它们都在你的心上留下或深或浅的痕迹，让你恋恋不舍。 沿途，田野。每次经过那里，它便会在我的脑海里定格下这样一幅画：在公路边，往下是一亩亩人家种的田地，一块块方格子划分出不同品种的蔬菜，如同围棋的棋盘一般。油绿的菠菜，浅绿的白芹，碧绿的韭菜，下一个季度又会是一个繁忙的丰收季吧。远处，一辆火车飞速驶了过来，打破了田野的静谧，如同愉快的小溪流一般载着车上旅客驶向远方。而那连绵自远方的青山如一位老者，安静地凝望着这一切，享受着这一份自在。田野、火车、青山，难道这不正是一副油彩画吗？ 沿途，水墨画。一座笔挺的桥用了三年的时间，终于横跨了宽阔的河面，向着被青葱树木藏匿的未知的远方继续延伸。河水里扎进的几根桥墩，河水包容了它们，正如它一如既往的包容着河面上的绿洲。洲上长有不知名的野草，如游子般随风摇摆，即便能扎根也无法摆脱世俗，终只能动摇不定。青青河上草，一岁一枯荣。河中央的洲上，仍能屹立着被人们遗弃的瓦房，无助的守着这最后一方土地，心中一遍遍的唱响这思念过去的歌谣，却无人能听懂，无人能欣赏，只有同在洲上的小草是它寂寥生命中的最后一点安慰。桥、野草、瓦房，这不就是一幅用夹带着一滴忧愁的墨水画成的水墨画吗？
沿途，水彩画。傍晚，太阳羞红了脸般躲在了山后，只露出半张脸，偷看着繁忙回家的人们。河边几艘被涂上天蓝色的船停泊着，随着天逐步暗下，昏黄的灯光也逐步亮了起来，船上的人也开始准备着美味的晚餐，渔舟唱晚，日薄山西。突然，公路旁又驶来了一辆，红白的车身，在轨道上像不知天高地厚的骏马，一头扎进远方，车身上也亮起了一格格明亮的白光，车上的人们和这夕阳的景色，也准备着简易的晚餐，只为了能在这次晚餐后，能尝到家的味道。夕阳、渔舟、晚餐，这就是一幅温馨的水彩画。 油彩画、水墨画、水彩画，每一幅画都让我恋恋不舍，让我难以忘怀。它们不仅是人生走廊上挂的一幅幅画，更是我心尖上的那一处处风景如画。
图象和图像有啥区别
第一个着重于有画面，第二个特指数学上的函数图象。通常写「图像」，尤其是画像的时候，写「图象」也没有错，「象-像」古今字，《易》的卦象的象等古语词汇中多用「象」，数、理等科学中习惯上也写「图象」。 图形与图像的区别如下： 基本概念 图形是指由外部轮廓线条构成的矢量图。即由计算机绘制的直线、圆、矩形、曲线、图表等；而图像是由扫描仪、摄像机等输入设备捕捉实际的画面产生的数字图像，是由像素点阵构成的位图。 数据描述 图形：用一组指令集合来描述图形的内容，如描述构成该图的各种图元位置维数、形状等。描述对象可任意缩放不会失真。 图像：用数字任意描述像素点、强度和颜色。描述信息文件存储量较大，所描述对象在缩放过程中会损失细节或产生锯齿。 屏幕显示 图形：使用专门软件将描述图形的指令转换成屏幕上的形状和颜色。 图像：是将对象以一定的分辨率分辨以后将每个点的信息以数字化方式呈现，可直接快速在屏幕上显示。 适用场合 图形：描述轮廓不很复杂，色彩不是很丰富的对象，如：几何图形、工程图纸、CAD、3D造型软件等。 图像：表现含有大量细节（如明暗变化、场景复杂、轮廓色彩丰富）的对象，如：照片、绘图等，通过图像软件可进行复杂图像的处理以得到更清晰的图像或产生特殊效果。 编辑处理 图形：通常用Draw程序编辑，产生矢量图形，可对矢量图形及图元独立进行移动、缩放、旋转和扭曲等变换。主要参数是描述图元的位置、维数和形状的指令和参数。 图像：用图像处理软件（Paint、Brush、Photoshop等）对输入的图像进行编辑处理，主要是对位图文件及相应的调色板文件进行常规性的加工和编辑。但不能对某一部分控制变换。由于位图占用存储空间较大，一般要进行数据压缩。
这样的画面让我留恋的优秀作文
这样的画面让我留恋的优秀作文 还记得那一幅感人的画面，让我留恋至今。今天小编就来分享与q有关的作文，请各位读者好好欣赏和借鉴。 三年前的我还坐在小学毕业班的教室内孜孜不倦的听老师的教诲。每天周而复始的生活没有人提醒也知道应当做什么。幸福感一点点流逝在我眼前。不舍得心情缠绕在我心间，深锁在我脑海中的深渊。挥之不去的师恩情景如片段般浮现出来。我忘不了那时渴望知识虐诚的心，深锁在心间的师恩。这样的画面，让我留恋。寄托： 两年前我还坐在初中新生班里期待老师的到来，更多的是期待新的事物和知识。美好的事物不可拂去，新的事物接踵而来。我把积累更多知识的希望寄托在这里。每次想起记忆中的美好片段便流下几滴眼泪。虽然的确是有过不舍，但是滔滔江水向东流，人的眼光也要往前看。寄托是我唯一的人生指鉴。寄托在每一刻的认真里，每一句每一字中。这样的画面，让我留恋。沉?： 现在的我正坐在某考场内考试。万千的思绪太多太多，忘却不了那份寄托的情意。我沉浸在这一片学海中，深深的祈愿我能幸运的成就学业。每一份试卷里面含有了我太多的努力在里面。不忘那每一次考试的焦虑与努力。如潮水般壮阔的理想在对岸向我招手，我想努力拼搏，奋起直追那理想
的目的地。我沉浸在我奋斗拼搏的光阴里。这样的画面，让我留恋。这样的画面，让我久久难忘。让我留恋忘返。 学校里曾经有过一个读书走廊，是学校里唯一的也是最美的风景区，虽然不大，但深刻我心中。 第一次走进走廊时，就有一种梦幻般的感觉。不得说，这是我见过最美、最好的读书走廊。那时，绿色的生命在哪里生长，梦幻一般的色彩在哪里点缀着，花儿在那繁枝绿叶中绽放。生命的藤蔓，鲜艳的花儿爬满走廊。一阵清风吹来，花瓣像雨点一样落下，飘荡在空中，落在石板上。带来的一阵花香，让我沉醉，让我着迷。 仔细看，你会发现花瓣上还带着点点晶莹甘露。蝴蝶在花海中翩翩起舞，就像是一个个花精灵一样，在跳跃着、舞动着，时而飞舞，时而停驻在花瓣上。久久不离开，像是对这走廊恋恋不舍，不忍离去。 我拿着一本书，坐在走廊中，时而看看手中的书，时而抬起头看看这美好的景色。最终，书没看成，我反倒被这景色给迷住了。直到学校的铃声响了，我的思绪才从沉醉中醒来。合上书，走出走廊，回到宿舍里。在回去之时，还不忘停留一下看一看那令人着迷的读书走廊。 出来时那阴沉的情绪已经消散而去，取而代之的是脸上的笑容变得灿烂，心中的情绪变得开朗，原本皱着的眉头舒展了，心中的欢乐多上了一分。可是，好景不长啊!
一般论文中对图像的要求
一般论文中对图像的要求 图象就是科技论文表述的重要形式,插图绘制的准确、规范、合理,不仅可以使论文论述清楚、明白,还可以起到活跃、美化、节省版面,提高读者阅读兴趣的效果。但在科技论文撰稿中,许多作者不了解图象使用的有关规定,存在不少问题,为引导广大作者在撰稿中正确绘制与设计图象,提高撰稿质量。现结合我多年投稿的一些体会,就科技论文撰稿中插图设计的格式、要求与注意事项等做一简要介绍,供参考。 插图包括线条图与照片图,它以直观的方法使读者迅速理解事物的形态、结构、变化趋势及其特点,可以缩减繁琐的文字描述。有时插图可以把文字难以表达清楚的情况描绘得一目了然。有些实物照片还具有客观证据的作用。但作为科技论文的”形象语言”、“视觉文字”,插图的使用必须要有统一与规范的语言手段,要注意使用相应学科的专业符号,防止乱用与混用国外标准或已经废弃不用的旧标准。 1线条图线条图就是科技论文撰稿中最常使用的一种表达方式,一般由图序、图题、标目、标值、坐标轴、图注等6部分组成。线条图的设计要合理,符合统计学与规范化的要求。图形要简明、完整、清晰地表述欲表达的主题内容。全图外廓以矩形为宜,高与宽的比例约为5:7左右,应避免过于扁或长(最好绘制为正方形)。图中文字说
明要简明,需要时可用数码或代号标示,并附以图注说明。要有纵坐标与横坐标,并标明量与单位,同时要有图例及图例说明。 1)图序与图题。插图应按文中出现的先后顺序用阿拉伯数字连续编码给出图序与图题,如图1、图2。图题应就是以最准确、最简练的并能反映该图特定内容的词语的逻辑组合,一般就是词组(很少用句子),而且绝大多数就是以名词或名词性词组为中心语的偏正词组(很少用动宾词组),要求准确得体,简短精练,容易认读。图序、图题在图正下方标明。 2)标目。标目就是说明坐标轴物理意义的必要项目,由物理量名称(或物理量名称符号)与相应的单位组成。采用量与单位比值的形式,即“量名称或量符号/单位”,比如“p/MPa”,或“压力/MPa”,或“压力 p/MPa”,也可用“p(MPa)”或“压力(MPa)”,或“压力p(MPa)表示;而不用传统的、不科学并容易引起歧义的表示方法,如“p,MPa”,或“压力,MPa”,或“压力p,MPa”表示。百分号“%”虽然不就是单位,但在这里也可按单位处理,如“完成比例/%”。物理量的符号应使用国家标准规定的斜体字母标注,尽量避免使用中外文的文字段。单位符号应该使用国家标准规定的正体字母标注。 3)标值。标值就是坐标轴定量表达的尺度,排在坐标轴外侧,紧靠标值短线的地方。要通过改用标目中的单位的方法使标值的数字应尽量不超过3位,或小数点后不多于1位。如,将50 000m改为50 km,1000g改为1kg,0.005g改为5mg等。同时,要使标值规整化,
面向对象图像分类
【ENVI入门系列】24. 面向对象图像分类 目录 1.概述 2.基于规则的面向对象信息提取 第一步：准备工作 第二步：发现对象 第三步：根据规则进行特征提取 3.基于样本的面向对象的分类 第一步：选择数据 第二步：分割对象 第三步：基于样本的图像分类 4.基于规则的单波段影像提取河流信息 1.概述 面向对象分类技术集合临近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素，充分利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间，纹理，和光谱信息来分割和分类的特点，以高精度的分类结果或者矢量输出。它主要分成两部分过程：影像对象构建和对象的分类。ENVI FX的操作可分为两个部分：发现对象（Find Object）和特征提取（Extract features），如下图所示。
图1.1 FX操作流程示意图（*项为可选操作步骤） 这个工具分为三种独立的流程化工具：基于规则、基于样本、图像分割。 本课程分别学习基于规则的面向对象分类和基于样本的面向对象分类，以及基于规则的方法从单波段灰度影像中提取河流信息。 注：本课程需要面向对象空间特征提取模块(ENVI Feature Extraction-FX)使用许可。
2.基于规则的面向对象信息提取 该工具位置在：Toolbox /Feature Extraction/ Rule Based Feature Extraction Workflow。 数据位置："24-面向对象图像分类\1-基于规则"。 第一步：准备工作 根据数据源和特征提取类型等情况，可以有选择地对数据做一些预处理工作。 ?空间分辨率的调整 如果您的数据空间分辨率非常高，覆盖范围非常大，而提取的特征地物面积较大（如云、大片林地等）。可以降低分辨率，提供精度和运算速度。可利用Toolbox/Raster Management/Resize Data工具实现。 ?光谱分辨率的调整 如果您处理的是高光谱数据，可以将不用的波段除去。可利用Toolbox/Raster Management/Layer Stacking工具实现。 ?多源数据组合 当您有其他辅助数据时候，可以将这些数据和待处理数据组合成新的多波段数据文件，这些辅助数据可以是DEM, lidar 影像, 和SAR 影像。当计算对象属性时候，会生成这些辅助数据的属性信息，可以提高信息提取精度。可利用Toolbox/Raster Management/Layer Stacking工具实现。
这样的画面,让我流连(6篇)
这样的画面，让我流连 光是这葳蕤的山色，就足以让我陶醉，可更令我流连的，则是阳光的金辉里，人与猴盛大狂欢的画面。【开头点题，要言不烦，三言两语即将读者带入美好的画面意境，极具感染力。】 暑假的一天，我们一家去张家界森林公园游览。一到那里，我就被这自然之美震慑住了，仿佛置身于了人间仙境： 阳光透过绿叶的间隙轻柔洒下，在身上投下斑驳的美丽光点。眼前翩然飞过一只蝴蝶，幽蓝幽蓝的，似从梦里飞出一般，轻轻地，就在你的身边环绕、起舞，美得让你不忍去捉它。阳光为它的翅尖镀上神圣的金辉，它绕了几圈，又无声地穿过树林，隐进绿色之中了。耳畔不时响起清脆的鸟鸣。前方，还是一片葱茏。绿，像是要把你吞噬。抬头仰望，天蓝得要滴出水来，悠悠的飘着几朵云，也是掩映在那无边的绿色里。【巧用多种修辞手法，将景物写活了，让读者充分感受到蝴蝶的活泼可爱、阳光的温暖和煦……一切都充满了诗情画意。】我漫步山林间，突然发现身边显出溪流来，伴着潺潺的水声。溪边的树上挂着牌子：野猴出没…… 我被惊住了，哪有什么野猴，不是吓唬人吧！【细腻的心理感受，将读者的视线吸引到“猴子”的身上。】便继续流连于山色。不出百米，耳畔忽然响起细细的尖叫声，是猴子！刚才还浸在“梦”中的我，一下子每个细胞都活跃起来。我激动地四处张望，一抬头，一只棕色的猴子正挂在枝上荡秋千呢！还没等我看清楚，便纵身一跃，“飞”到另一棵树枝上了，身手真是敏捷！【巧用动词，生动传神地写出猴子的身手敏捷。】 再往前走就是猴子的海洋了，眼前是一片闪动的棕色。每一次跳跃，猴子们几乎都要配上一声快活的尖叫，似乎在得意于自己的跳树本领呢！再望向溪边，却再也听不清溪水潺潺，满耳都是猴子的叫声，溪水里上百只猴子在其间嬉戏。忽然，一只母猴也从树上跳下加入狂欢会了。有趣的是，她背上还挂着一只小猴，只有拳头大小，紧紧搂住妈妈的脖子，左右摇晃着。瞧它那满脸的皱纹，还有那和小脸蛋比例失调的超大眼睛，样子滑稽极了，真叫人流连呢！【点面结合，描写猴子在自然森林中自得其乐的生活情态。令人神往的境界！】身边，一位游人拿出苹果刚准备吃，一只小猴从天而降，毫不客气地把苹果拿走了，一溜烟就没了踪影，让我忍俊不禁。一位阿姨拿出一袋饼干，又一只小猴不知从哪里窜了出来，飞快地拿了一片就往嘴里送，还连连点头，好像在说：“味道真不错！”小小的黑眼睛还盯着那袋饼干，实在不愿离开。阿姨将整袋饼干递给那只小猴，它毫不客气地大嚼起来，人们纷纷和这猴子合影，而它呢？一点也不怯场，津津有味地吃着饼干！人们被逗得放声带笑起来……【猴子与游人和谐互动的场景描绘得非常有感染力，让人身临其境，感受其欢乐的氛围。】 这里的猴子竟是这样的不惧人。它还会在你的身边自由地跑跳，做滑稽的鬼脸，或者碰碰你的肩头，打声招呼……我第一次如此真切地感受到人与自然竟可如此亲近。猴子们大胆地与我们嬉戏，是因为它们信任我们，觉得我们不会伤害它们，早就把我们当做朋友了。人与动物，在这里没有了距离！顿时，我的心里有种莫名的感动，为这和谐而神圣的画面而感
图形对象的属性
重要的属性包括CData，CDataMapping属性、XData属性和YData属性等。 （1）图形对象的CData属性 图形对象的CData属性包含一个数据阵列。在下面的代码中，h表示有image函数创建的图像对象的句柄：：X和Y代表同一矩阵。 h=image(X); colonmap(map); Y=get(h,’CData’); 其中，属性CData数据阵列的维数决定了Matlab时使用颜色映像表还是使用RGB真彩的方式显示该图。如果CData属性的数据阵列是二维的，则图像显示为索引图像或灰度图像。不管哪一种方式，Matlab均使用颜色映像表。如果CData属性的数据阵列是三维的，例如m*n*3,那么matlab即将其显示为真彩图像。 （2）图形对象的CDataMapping属性 图形对象的CDataMapping属性决定图像是索引图像还是灰度图像，如果将该属性设置为direct，则该图像对象显示为索引图像。在这种情况下，CData属性中的数据阵列直接作为当前图形窗口的颜色影响表中的颜色索引，在matlab中，只要我们在调用image 函数时只使用一个参数，则系统自动将CDatamapping属性市值为direct。例如，我们在命令行中输入下列代码： h=image(X); colonmap(map); Y=get(h,’CDataMapping’); 回车执行结果为 Ans= direct 如果将该属性设置为scaled，则该图像对象显示为灰度图像。在这种情况下，CData属性中的数据线性缩放生成颜色映像表索引其中缩放因子纵坐标轴对象的Clim属性决定在matlab中，只要利用imagesce函数创建图像系统自动将CDatamapping属性市值为scaled,并且同时调整其父坐标轴对象的clim属性，例如，我们在命令行中输入下列代码： h=image(X); colonmap(map); Y=get(h,’CDataMapping’); 回车执行结果为 Ans= scaled 输入下列代码： get(gea,’Clim’) 回车执行结果为 Ans= [0 1] （2）像对象的XData和YData属性 图像对象的XData和YData属性决定了图像的坐标系统。对于一个数据矩阵为mn的图像对象来说，其ＸＤａｔａ属性的默认值[1 n],YData属性的默认值是【1 m】,这样的设置意义为： 图像数据矩阵的左边的列具有一个值为1的X坐标
第三讲 图像成像及显像知识
第三讲图像成像及显像知识 1. 视觉暂留效应 人的眼睛有一个重要的特性是视觉惰性，即光像一旦在视网膜上形成，视觉将会对这个光像的感觉维持一个有限的时间，这种生理现象叫做视觉暂留现象。对于中等亮度的光刺激，视觉暂留时间约为0．05至0．2秒。视觉暂留现象是近代电影与电视的基础，因为运动的视频图像都是运用快速更换静态图像来得到的。正因为人眼具有视觉暂留的特性，我们的眼睛在看任何东西时，都会产生一种很短暂的记忆。把这些记忆记下来，连结在一起，我们就会看到动作，从而在大脑中形成图像内容连续运动的错觉。这也是目前卡通动画，计算机动画的基本原理。我国采用PAL制的电视制式，即每秒钟传送25幅（帧）图像，每幅图像又分两次（场）扫描，从而实现活动图像的传送。根据视觉暂留现象，当一幅图像消失后，人眼对图像亮度的感觉并不立即消失，而有瞬时的保留，然后才逐渐消失，若每两幅图像出现的时间间隔小于人眼视觉暂留的时间（0.1s），人们就能看到流畅变化的电视画面。 2. 三基色原理 在日常生活中，当我们走近看电视屏幕或是用放大镜看电视屏幕，你会发现彩色图像是由很多红绿蓝三点构成。这是利用人眼空间细节分辨力差的特点，将三种基色光分别投射在同一表面的红绿蓝三个荧光粉上，因点距很小，人眼就会产生三基色光混合后的彩色感觉，这就是空间相加混色法。人们在进行混色实验时发现：自然界中出现的各种彩色，几乎都可以用某三种单色光以不同比例混合而得到。具有这种特性的三个单色光叫基色光，这三种颜色叫三基色。电视技术中使用的三基色是红、绿、蓝三色，其主要原因是人眼对这三种颜色的光最敏感，且用红、绿、蓝三色混合相加可以配出较多的彩色。根据三基色原理，我们只需要把要传送的各种彩色分解成红、绿、蓝三种基色，然后再将它们转变成三种电信号进行传送。在接收端，用彩色显像管将这三种电信号分别转换成红、绿、蓝三色光，就能重显原来的彩色图像。利用三基色原理，将彩色分解和重现，实现视觉上的各种彩色，是彩色图像显示和表达的基本方法。 3. 电视成像及传像原理 我们看到的是彩色图像，彩色是光的一种属性，没有光就没有彩色。在光的照射下，人们通过眼睛感觉到各种物体的彩色，这些彩色是人眼特性和物体客观特性的综合效果。电视技术就是根据人眼的视觉特性来传送和接受彩色图像的。在太阳光的照射下，人们可以看到五彩缤纷的大自然景物。由物理学的光学理论可知，光是一种以电磁波形式存在的物质。凡是能引起人眼视觉反应的电磁波称为可见光，即波长在380-780nm之间的电磁波，通过人眼，能够辨别光线的亮度和颜色。对于彩色光可以用亮度、色调和饱和度三个物理量来描述。在电视技术中，传输彩色图像，实质上就是传输图像的亮度和色度。 电视是根据人眼的视觉暂留特性和视觉心理，运用电子技术和光电技术，传送活动图像和声音信息的系统。通常由摄像、传输、显像三部分组成。我们先用摄像机将景物随时间和空间变化的光图像转换为电信号，即光信号转换为电信号，然后经过放大、调制等过程，将图像电信号调制在一个高频载波上，通过天线以无线电波的形式发送出去。在接收端（电视机）利用显像器件把电信号还原成光信号，重现人眼看得见的图像信息。由此可知，电视传像的
IDL 对象图形法-图像对象 IDLgrImage用例解析
IDL 对象图形法-图像对象IDLgrImage用例解析 pro GrImage;IDL图像对象用例详解 oWindow=IDLgrWindow(DIMENSIONS=[400,300]) oView=IDLgrView() oModel=IDLgrModel() oView.Add,oModel oWindow.SetProperty,GRAPHICS_TREE=oView ;SUBDIRECTORY子目录 file=FILEPATH('tree.png',SUBDIRECTORY=['examples','data']) queryStatus=QUERY_IMAGE(file,imageInfo) ;把图片信息读到imageInfo中 imageSize=imageInfo.dimensions ;图片大小 image=READ_IMAGE(file) ;把图片数据读入到image中 oImage=IDLgrImage(image) oModel.Add,oImage oView.SetProperty,VIEWPLANE_RECT=[0,0,imageSize] oWindow.SetProperty,DIMENSIONS=imageSize oWindow.Draw end file=FILEPATH('tree.png',SUBDIRECTORY=['examples','data']) 选择了一个文件，他的目录是安装目录的Exelis\IDL83\examples\data 文件夹下，这里的tree.png图片是我自己放进去的，他自
己不会附带。 也可以不用SUBDIRECTORY 这个属性，直接在前面用绝对路径，也可以定位一个图片文件。 二、常用变换 （1）横向显示 ;设置显示区域为x方向为图像三倍 oView.SetProperty,VIEWPLANE_RECT=[0,0,imageSize]*[0,0,3,1] ;创建RGB波段图像 oRed=IDLgrImage(image[0,*,*]) oGreen=IDLgrImage(image[1,*,*],LOCATION=[imageSize[0],0]) oBlue=IDLgrImage(image[2,*,*],LOCATION=[imageSize[0]*2,0]) oModel.Add,[oRed,oGreen,oBlue] oWindow.SetProperty,DIMENSIONS=imageSize*[3,1] oWindow.Draw （2）重叠显示 oGreen.SetProperty,LOCATION=imageSize*.5 oBlue.SetProperty,LOCATION=imageSize oWindow.SetProperty,DIMENSIONS=imageSize*2 oView.SetProperty,VIEWPLANE_RECT=[0,0,imageSize]*[0,0,2,2] oWindow.Draw
初中生对函数图像的理解
初中生对函数图像的理解 函数是初中、高中数学学习的重要内容与衔接点，是描述现实世界中变量之间关系的重要数学模型。而函数的一个重要表征——函数图像能够直观地刻画出变量间的对应关系，含有大量丰富的有效信息。函数图像的内容反映了初中数学课程中的“数形结合”思想，对于分析判断、抽象思维能力的提高也有重要作用；同时，它也将为高中数学学习埋下伏笔，是学生进一步学习其它学科（如物理、化学等）的基础。然而，学生们在对关于函数图像以及由它们引申出来的问题的学习和掌握过程中却经常出现这样那样的错误。可见，我们有必要把这些问题分离出来进行深入细致的分析和研究。 在《义务教育数学课程标准（2011年版）》中，有关函数图像的要求如下：“能结合图像对简单实际问题中的函数关系进行分析；能画出一次函数的图像，根据一次函数的图像和表达式y = kx + b （k≠0）探索并理解k>0和k0和k<0时，图像的变化情况；会用描点法画出二次函数的图像，通过图像了解二次函数的性质；会用配方法将数字系数的二次函数的表达式化为的形式，并能由此得到二次函数图像的顶点坐标，说出图像的开口方向，画出图像的对称轴，并能解决简单实际问题；会利用二次函数的图像求一元二次方程的近似解” 。（中华人民共和国教育部，2011） 通过日常教学分析，初中生对函数图像的理解主要存在以下问题： （1）初中学生对函数图像概念本质的理解不深刻，不能全面认识函数图像的完备性与纯粹性。学生对函数图像的理解模式有：“函数图像就是两个变量的变化关系”、“函数图像就是满足函数解析式的点集”、“函数图像就是反应函数性质的图形”及“函数图像与垂直于轴的直线只有1个交点”等。学生对函数图像概念的片面理解与新课程标准下对学生进行训练的重点有关。 （2）函数图像是研究函数性质的基础，也是运用数形结合思想解题的基础。近几年的中考数学试题中屡次出现有关函数图像选择题，这类试题更关注学生的识图能力，要求学生具有较高的分析问题和解决问题的能力。初中学生对函数图像的解读能力较强，大部分学生能够将文字翻译为图像，在文字描述与图形转换之间的理解较清晰。另一方面，笔者发现学生在解读实际问题的函数图像时，不能完全抓住有效信息，涉及到单一的要点后立即跳到结论上。学生根据图像发觉对应的现实意义及规律的能力有待提高。 （3）在数学解题过程中，常常需要借助函数的图像，直观地分析函数的性质，从而对要解决的问题作出分析、判断，寻找解题的途径。所以，在遇到函数题时，作图将成为学生解题的好帮手。初中学生作函数图像的意识不强，即使在题目要求利用图像的情况下也只有少数学生画出函数图像。这表明学生对于图形表征的函数的识别明显落后于对解析式表征的函数的识别，在解题过程中学生更倾向于使用代数方法。同时也说明初中学生数形结合意识的形成需要一个较漫长的过程。
这样的画面让我流连满分精选作文
这样的画面让我流连满分精选作文 篇一：这样的画面让我流连 每个人的心中应该都会有一场美丽而梦幻的场景。当然有的人会感到心酸，有的人则会感到快乐。一场梦一般的景象，有人说去了庐山就一定恋恋不舍；有人说黄山那才是传说中最美的山，要我说么，只要是一场甜蜜而梦幻的场面，就会使得我们恋恋不舍，记忆深刻。 还记得今年的第一场雪，那才是最美的，一朵朵小雪花飘飘扬扬的落下来，落在人们的头发上，衣服上，心头上。 是啊！雪多么美丽啊！每个人都想拥有一颗像雪一样美丽纯洁的心灵！ 还记得人们第一次看到雪时，脸上的表情很惊讶，但惊讶中却又透着一丝甜蜜与愉悦。那些飘落的雪花像害羞的小姑娘，当人们捉住它们时，它们便立即红了脸，化成洁白的水珠，仿佛在说要做一个朴实的好人。 我依稀记得当雪花落到人们身上时，那洁白的雪仿佛给自己穿上了雪白的礼服。我们经常说雪下得越大就越幸福。是啊！当人们孤单无助时，雪来了！仿佛在说不用害怕，让我来保护你，你一定要为人生而奋斗，所谓少年强则国强。我们的将来就是祖国的将来，将来就要由我们新时代的少年来继承。
雪是人们心目中美丽的天使，把满腹罪恶的人从睡梦中叫醒，给他们信念，让他们坚信自己是一个中国人，是一个踏踏实实、不骄不躁的中国人。一片雪花也意义深重，所以我经常说，轻视身边的事物就是轻视自己的人生。 雪花带给我们的知识不单单只有这么多，接下来的要靠同学们自己去发现、探寻，最后我只想说一句话： 奔跑吧！少年，为自己的理想而奋斗吧！ 篇二：这样的画面让我流连 今年的夏天似乎比往年更热了。我总感觉老天的不公平，总感觉老天爷把春天、秋天、冬天的阳光和温度都送给了夏天，所以夏天才会这么热。但是，今年的暑假中发生了一件事，让我感觉到了凉爽。 早晨，妈妈起来做家务，做得满头大汗的，我突发奇想地问道：“妈，你爱爸爸吗？”妈妈愣了愣，又大声地说：“你个小孩子，乱讲什么呀，不懂就不要问！”妈妈的脸很红很红，可以跟猴子屁股的颜色有的一拼了。我看着妈妈，这时候的妈妈仿佛年轻了十几岁，仿佛回到了少女时代，我感觉这时候的妈妈真美。(中国精选作文网t262) 到了中午，爸爸回来了。一进家门就看到了妈妈正在满头大汗地做菜，他急忙跑到屋里去拿一个湿毛巾给妈妈擦汗，看到这样的画面，我感觉爸爸妈妈好幸福。随即我又开心地问爸爸：“爸，你爱妈妈吗？”爸爸挑了挑眉，笑着说：“梦云啊，这样简单的问习题你都不知道吗？
影像引导
影像引导经皮立体定向椎体成形术 技术介绍：最初进针点的定位是手术操作中至关重要的步骤之一。在进针的过程中，为保持穿刺针正确地置入，往往需要进行多次细微的调整。但是，这些位置的调整却不能弥补因进针点选择不当或进针角度考虑不周所造成的错误。在“经典穿刺过程”中，应将椎体置于标准的前后位和侧位X线投照中。前后位透视观察，上下终板应呈一直线，双侧椎弓根显示良好，棘突位于正中线。侧位透视观察，肋骨、椎弓根、神经孔和连续的椎体后缘应排列成行，这种体位可清晰显示椎体的两侧，利于穿刺针的进针。如果使用单项透视系统，建议在手术开始时应记录C形臂前后位和侧位的坐标，以此来提高术中视野转换的效率。应该注意的是很多病人在不经意的情况下会轻微地挪动身体，随着手术的进行，这种情况会一直持续并会越来越频繁，病人会越来越疲惫和烦躁。这是，为了保证一个合适的穿刺针位置，必须不断地调整C形臂的角度。 笔者使用了一种稍微不同的定位策略，应用一个向椎弓根倾斜的角度投照。开始，将C形臂向头足方向旋转，是椎弓根与椎体的中上1/3重叠，然后倾斜旋转C形臂使椎弓根内侧皮质显示最佳。这种斜位的透视方法在进针的全过程中均能清楚地显示椎弓根（最重要的是椎弓根的内侧皮质）。这种方法的另一优点是由可能通过单一的椎弓根入路将骨水泥注入到椎体的两侧，避免了第二次穿刺。 一旦确定了手术节段和进针点，用1%的利多卡因或0.25%的布比卡因皮下注射局部麻醉。针道要谨慎地抵达椎弓根，并使得骨膜得到充分的麻醉。完成这些措施之后，在应用较大口径穿刺针的手术中病人就很少有不适感。用手术刀作一小皮肤切口，以利于较大口径的穿刺针通过皮肤。将针置于椎弓根的中上外1/3处，小心地通过椎弓根进入椎体。穿刺针的最终位置是使外套管的前端位于椎体的前中1/3交界处并尽可能靠近椎体（上、下、外）的中央。当穿刺针轨道需要调整时，应尽可能在针尖位于椎弓根内时及早进行。随着穿刺针的进一步深入，针道调整的效果渐差，并且可由于穿刺针的过度扭转造成椎弓根骨折。透视下，针尖应始终保持在椎弓根内侧皮质边缘的外侧，直到其向前进入到椎体内为止。若内侧皮质找到破坏可损伤硬膜囊、脊髓和撕裂硬膜外静脉。若椎体塌陷相对较轻并局限在一侧，则应选择病变侧椎弓根进针。若塌陷较为严重，则开始应在椎体残留较多的一侧进针。若椎体中央部严重塌陷，则单一的椎弓根穿刺不大可能使PMMA的分布越过中线到达椎体的另一侧。这种病例往往需要经双侧椎弓根穿刺进行手术。 一旦在侧位透视观察到针尖已经通过椎体的后缘，则可在连续X线透视引导下加快进针的速度。有意识麻醉下的病人在术中可轻微地挪动身体，使得透视不能反映真正的侧位图像。椎体是一个圆形的结构，如果穿刺针在椎体内进针过前，可使偏离中线的针尖穿透椎体前侧的骨皮质。若侧位透视显示针尖未超越椎体的前中1/3交界处，即使针尖偏离中线处也仍然会位于椎体内。错误的前置穿刺针可能刺破位于胸椎和上腰椎的前方的主动脉和下腔静脉。
图形和图像的区别
图形与图像的区别 在计算机科学中，图形和图像这两个概念是有区别的：图形一般指用计算机绘制的画面，如直线、圆、圆弧、任意曲线和图表等；图像则是指由输入设备捕捉的实际场景画面或以数字化形式存储的任意画面。 图像是由一些排列的像素组成的，用数字任意描述像素点、强度和颜色。描述信息文件存储量较大，所描述对象在缩放过程中会损失细节或产生锯齿。在计算机中的存储格式有BMP、PCX、TIF、GIFD等，一般数据量比较大。它除了可以表达真实的照片外，也可以表现复杂绘画的某些细节，并具有灵活和富有创造力等特点。 与图像不同，在图形文件中只记录生成图的算法和图上的某些特点，用一组指令集合来描述图形的内容，如描述构成该图的各种图元位置维数、形状等。描述对象可任意缩放不会失真。也称矢量图。在计算机还原时，相邻的特点之间用特定的很多段小直线连接就形成曲线，若曲线是一条封闭的图形，也可靠着色算法来填充颜色。它最大的优点就是容易进行移动、压缩、旋转和扭曲等变换，主要用于表示线框型的图画、工程制图、美术字等。常用的矢量图形文件有3DS（用于3D 造型）、DXF（用于CAD）、WNF（用于桌面出版）等。图形只保存算法和特征点，所以相对于位图（图像）的大量数据来说，它占用的存储空间也较小。但由于每次屏幕显示时都需要重新计算，故显示速度没有图像快。另外，在打印输出和放大时，图形的质量较高而点阵图（图像）常会发生失真。 点阵图与矢量图 位图[bitmap]，也叫做点阵图，删格图像，像素图，简单的说，就是最小单位由像素构成的图，缩放会失真。构成位图的最小单位是像素，位图就是由像素阵列的排列来实现其显示效果的，每个像素有自己的颜色信息，在对位图图像进行编辑操作的时候，可操作的对象是每个像素，我们可以改变图像的色相、饱和度、明度，从而改变图像的显示效果。举个例子来说，位图图像就好比在巨大的沙盘上画好的画，当你从远处看的时候，画面细腻多彩，但是当你靠的非常近的时候，你就能看到组成画面的每粒沙子以及每个沙粒单纯的不可变化颜色。 矢量图[vector]，也叫做向量图，简单的说，就是缩放不失真的图像格式。
这样的画面让我流连800字优秀作文
这样的画面让我流连800字优秀作文 母亲，是必不可少的，她生育了我们，养育了我们，还教给了我们许多的知识，让我们能更好的踏进社会，走进社会。但是她老了的时候，我们也要反过来给他们养老，让她活得幸福。我和母亲的事情非常多，下面就来讲几个：小时候，也就是在上幼儿园之前，我很瘦，经常不吃饭，妈妈就跟着我屁股后面喂，常常洒了一地，这个时候我就哈哈个不停。这样子经常让妈妈烫着手，但是妈妈还有有恒心的喂着我，总想让我长高、长胖，成为一个健康的小伙子。在我小时候，妈妈经常陪我玩，总是和我玩得不亦乐乎，妈妈总是让我开心，只有我开心了，妈妈才高兴，在我小时候，我有时候经常惹妈妈生气，但是妈妈还一直不离不弃地陪着我。在我2010年刚上一年级的时候，我长了肺炎，那个时候我高烧不退，妈妈急的团团转，心急如焚，问别人的药方，再给我买药，为我吃药，还给我买好吃的，希望我早日康复，走出医院，开开心心的读书。在我住院的时候，妈妈也给我补习功课，希望我在第一次考试的时候考好。在我刚刚踏入二年级的时候，我的体质越来越好，到了中午，妈妈开始给我讲故事，刚开始讲的是小画册，到了二年级下学期，妈妈就开始给我读林汉达的《中华上下五千年》，刚开始读有些吃力，后来我的阅读和理解能力愈发上升，到了三年级，
读《中华上下五千年》的钟声敲响，我慢慢的也步入正题。读完了《中华上下五千年》，妈妈又和我读《小恐龙》一系列的书。随之，慢慢的我也就不需要妈妈，都开始我自己看书了，我自己读了《地心游记》、《金银岛》、《神秘岛》、《格兰特船长的儿女》等，但是，我读的这些书，都离不开妈妈对我以前读的那些书，妈妈对我的启示是无穷无尽的。到了四年级，妈妈帮复习功课，教我一些题，帮我理清概念，才使我考好。妈妈现在也经常带我出去玩，妈妈带我去过的威海和上海，让我记忆深刻，也让我流连忘返，上海和威海让我长了许多的见识，让我见到了大世面。
引导图像滤波
图像引导滤波 摘要：这篇文章中,我们提出一个新颖的显式图像滤波器称为引导过滤器。起源于一个局部的线性模型,指导滤波器通过考虑指导图像的内容计算滤波输出,这种滤波器可以输入图像本身或另一个不同的形象。引导过滤器可以像流行的双边滤波器[1]一样作为edge-preserving平滑算子,但它具有更好的边缘附近的效果。引导滤波器也是一个超越平滑的更一般的概念:它可以将指导图像的结构转化为滤波输出,使新的过滤应用程序像图像去雾和引导羽化一样。此外,无论要点大小和强度范围,引导自然过滤器有一个快速和非近似线性时间算法。目前,这是一个最快的edge-preserving过滤器。实验表明,引导滤波器是在多种多样的计算机视觉和计算机图形学的应用都可以起作用的和有效率滤波器,包括边缘感知平滑、细节增强,HDR压缩,图像消光/羽化、去雾、联合采样等等。 关键词：边缘保持滤波，双边滤波器，线性时间过滤 1简介 在计算机视觉和计算机图形学大多数应用涉及到图像滤波，以抑制和/或提取的图像内容。简单的线性平移不变（LTI）滤波器具有明确的内核，诸如均值(均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标象素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身），再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。概述: 均值滤波也称为线性滤波，其采用的主要方法为邻域平均法。线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值，即对待处理的当前像素点（x，y），选择一个模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点（x，y），作为处理后图像在该点上的灰度个g（x，y），即个g（x，y）=1/m ∑f（x，y）m为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。不足: 均值滤波本身存在着固有的缺陷，即它不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好地去除噪声点。 clear all; img2=imread('D:\3.bmp'); I=rgb2gray(img2); %读入预处理图像 imshow(I) %显示预处理图像 K1=filter2(fspecial('average',3),I)/255; %进行3*3均值滤波 K2=filter2(fspecial('average',5),I)/255; %进行5*5均值滤波 K3=filter2(fspecial('average',15),I)/255; %进行7*7均值滤波 figure,imshow(K1) figure,imshow(K2) figure,imshow(K3))，高斯(高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。在图像处理中，高斯滤波一般有两种实现方式，一是用离散化窗口