图像处理技术的综合应用
图像处理技术在医学诊断中的应用案例
图像处理技术在医学诊断中的应用案例医学诊断是指通过对患者的症状、体征以及相关检查结果的综合分析，确定疾病的性质与程度，从而制定出合理的治疗方案。
而随着图像处理技术的不断发展和进步，它在医学诊断中的应用变得越来越重要。
本文将介绍几个图像处理技术在医学诊断中的应用案例，以展示它的潜力和优势。
计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI）是医学影像领域最常用的图像技术之一。
它们能够提供高分辨率的内部解剖结构信息，并可用于诊断各种疾病。
图像处理技术在这些影像上的应用可以加快图像的获取和处理速度，并改善图像的质量。
例如，通过噪声去除算法可以减少图像中的噪声干扰，从而提高图像的清晰度；通过图像增强方法可以增强图像的对比度，突出病变区域，使医生更容易发现异常情况。
图像分割技术在医学诊断中的应用也非常广泛。
图像分割是将图像划分为不同的区域或物体的过程，它对于医生来说是非常重要的，可以帮助他们更准确地诊断疾病。
例如，在肿瘤诊断中，图像分割可以帮助医生确定肿瘤的形状、位置和大小，从而制定出更精确的治疗方案。
图像分割还可以用于计算器官的容积和表面积，提供更准确的数据供医生参考。
图像配准技术在医学诊断中也有重要的应用。
图像配准是将不同图像或不同时间点的同一患者的图像进行对齐的过程，这对于医生来说是非常有价值的。
例如，在肿瘤治疗过程中，医生通常需要对比术前和术后的图像来评估治疗效果，而图像配准技术可以帮助医生将这两组图像进行对齐，从而更直观地看到病变的变化情况。
另外一个图像处理技术在医学诊断中的应用案例是计算机辅助诊断（CAD）。
CAD系统通过对大量医学图像的分析和处理，提供独立的第二诊断意见，帮助医生更准确地进行诊断。
例如，在乳腺癌诊断中，CAD系统可以自动检测和标记潜在的肿块或异常区域，对诊断和治疗起到重要的辅助作用。
CAD系统还可以自动提取特征，进行图像分类和识别，从而帮助医生快速准确地判断疾病的类型和程度。
综上所述，图像处理技术在医学诊断中的应用案例丰富多样，可以提高诊断的准确性和效率。
摄像机工作原理
摄像机工作原理摄像机是一种用于捕捉和记录图像的设备。
它通过光学传感器将光线转换为电信号，并通过图像处理和编码技术将这些电信号转换为数字图像或视频。
摄像机工作原理是基于光学、电子和图像处理技术的综合应用。
1. 光学部分：摄像机的光学部分主要由镜头和光学传感器组成。
镜头负责聚焦光线，使之通过光圈进入摄像机内部。
光学传感器是摄像机的核心部件，它将光线转换为电信号。
常见的光学传感器包括CCD（电荷耦合器件）和CMOS（互补金属氧化物半导体）传感器。
2. 电子部分：摄像机的电子部分主要由图像传感器、信号处理器和编码器组成。
图像传感器接收光学传感器转换的电信号，并将其转换为模拟图像信号。
信号处理器对模拟图像信号进行滤波、增强和调整，以提高图像质量。
编码器将模拟图像信号转换为数字图像或视频信号，常用的编码格式包括JPEG、MPEG和H.264等。
3. 图像处理：摄像机的图像处理部分主要包括图像压缩、图像增强和图像分析等功能。
图像压缩技术可以减小图像或视频文件的大小，以便于存储和传输。
图像增强技术可以改善图像的亮度、对比度和清晰度，以提高图像质量。
图像分析技术可以对图像进行目标检测、运动跟踪和人脸识别等高级分析。
4. 摄像机工作流程：摄像机的工作流程一般包括图像采集、信号处理和图像输出三个步骤。
首先，摄像机通过光学部分采集环境中的光线，并将其转换为电信号。
然后，电子部分对电信号进行处理，包括滤波、增强和编码等操作。
最后，图像处理部分对处理后的信号进行压缩、增强和分析，然后将最终的数字图像或视频输出到显示设备或存储设备中。
5. 摄像机应用领域：摄像机广泛应用于安防监控、视频会议、电视广播、电影制作、科学研究等领域。
在安防监控领域，摄像机可以用于监控公共场所、商业建筑、住宅区等，以提供安全保护和犯罪预防。
在视频会议领域，摄像机可以用于远程会议和远程教育，以实现远程沟通和知识传递。
在电视广播和电影制作领域，摄像机可以用于拍摄和录制节目和电影，以展现精彩的画面和动态效果。
计算机图形学与图形图像处理技术的应用
113计算机与多媒体技术Computer And Multimedia Technology电子技术与软件工程Electronic Technology & Software Engineering在上世纪五十年代，计算机图形处理技术就开始被人们所使用了，在这么多年对计算机进行深度探究的过程中，图形处理方面计算机技术也变得越来越成熟，在图形图像及美学方面的社会需求也推动了信息技术的发展。
随着技术进一步的优化，人们在搜集信息和处理信息方面也逐渐开始使用图形图像处理技术，在计算机技术进一步完善的过程中，人们在图形图像处理技术方面取得了重大的突破——相关技术更加符合当代社会发展和审美的需要，在众多领域之中加强对图形图像处理技术的使用和研发，推动了我国当前的生产与发展。
1 计算机图形学与图形图像处理技术相关概述1.1 计算机图形学CG 是计算机图形学的英文缩写，主要是指二维或者三维的图形利用数学算法转换成面或体并最终在显示器上以一种栅格形式的图像呈现。
在目前的很多领域都有使用到计算机图形学，而且已经达到了一个比较高的水平，比如三维方面对已有实物的数字建模、分析再进行二次创作，对设计模型模具进行快速成型实验等。
在二维方面的图形图像设定等标准都是建立在计算机图形学的基础之上的[1]。
虽然说目前的计算机图形学已经得到了业界大范围的认可，但是如果不能将技术进一步创新，那也无法满足这个高速发展社会的需求。
要想让经过处理的图形更具真实感，就需要可以创建图形描绘的几何表示，同时也需要能够在其中能够将虚拟的光源、纹路的质感等其它材质的属性都计算出来。
针对这样的问题，几何设计学也需要加入到计算机图形学的范围之中，在这样的基础上才能将最终的效果做到最好。
只有图形图像处理技术结合计算机图形学才能更好的推动技术并为创造更大社会价值提供更多的可能性。
麻省理工学院是第一个提出要研究计算机图形学的地方，也正是在这项研究提出之后，计算机体系可以逐步实现、还原、再创新右脑的表现能力，可视化也逐渐成为计算机的一个发展方向，计算机也出现了数字符号之外的显示形式[2]。
数字图像技术应用
数字图象处理技术的应用0、引言目前，数字图像处理技术越来越多的应用于人们日常工作、学习和生活中，和传统图像处理相比，它具有精度高、再现性好、通用性和灵活性强等特点。
数字图象处理是一门新兴的技术，它是五十年代数字计算机发展到相当水平后开拓出来的计算机应用新领域。
它把图象转换成数据矩阵存放于计算机中，并对其进行滤波、增强、删除等处理，包括图象输入输出技术、图象分析、变换与处理技术以及图象识别与特征提取等方面。
六十到七十年代，数字图象处理技术的理论和方法更加完善，其精确性、灵活性和通用性逐步提高。
数字图象处理是针对性很强的技术，根据不同的应用、不同的要求采用不同的方法。
采用的方法是综合各学科较为先进的成果而成的，如数学、物理、心理学、医学、计算机科学、通信理论、信号分析、控制论和系统工程等。
各个学科互相补充、互相渗透才使数字图象处理技术飞速发展。
1、数字图像处理系统数字图像处理系统由硬件和软件组成。
硬件设备主要由主机、采集模块、通信模块、存储模块及显示模块组成。
采集模块由光敏感器件和模/数转换装置组成，常用设备有：扫描仪、数码照相机、数码摄像机等；通信模块主要起传输作用，按传输图像种类分为静止图像通信（如电报、传真和图文电视等）、活动图像通信（如电视、可视电话等）；存储模块主要对图像资料进行存储，常用的设备有：硬盘、软盘、U盘、活动硬盘、光盘、磁带等；图像显示模块的主要形式为软拷贝形式和硬拷贝形式。
图像处理软件由系统管理、图像数据管理和图像处理模块三部分组成。
2、数字图像处理技术的应用2.1 检测随着计算机技术的飞速发展，利用计算机来代替人力进行检测已经成为历史的必然。
先进的自动化检测技术已较普遍地应用于各个领域。
以木材加工为例，最近几年，我国木材进口的数量逐年增加，其中木材检测是必不可少的重要环节。
板材是木材应用需求量最大的品种，板材表面缺陷是评定板材质量的重要指标之一。
随着木材加工业向机械化、自动化的大规模生产发展，人们对板材的加工质量，尤其是表面缺陷给予了越来越多的重视，因而表面缺陷检测技术变得越来越重要，板材表面缺陷的在线检测对木材加工过程中的质量控制及产品分级等均具有重要意义。
数字图像处理的新进展与应用
数字图像处理的新进展与应用数字图像处理是一门综合性的学科，旨在提高图像质量、增加对图像的理解，以及对图像进行更高级别的分析和理解。
这种处理涉及从图像源到图像的最终形式的过程，包括图像的获取、处理、压缩和传输。
随着技术进步和学术研究的不断推进，数字图像处理领域正在出现一系列新的进展，这些进展为图像处理研究和应用打开了新的大门。
一、图像处理软件的快速发展随着计算机软件的快速发展，图像处理软件的应用变得异常普及。
图像处理软件的广泛应用，为各种行业和领域，如视频处理、数字媒体编辑、医疗诊断、广告设计等提供了实用价值，也为普通用户提供了广泛的应用功能。
例如，Adobe Photoshop和Lightroom等图像处理软件，已被广泛应用于各类排版和设计工作；CorelDraw、Illustrator 等软件则具备更为广泛的 Vector 图像处理和绘图功能。
二、深度学习带给图像处理的全新时代深度学习是一种人工智能技术，它应用了多个非线性和层次化的处理单元，能够自主地对数据进行学习，从而提高数据分析和理解的效率。
在数字图像处理中，深度学习可以实现基于图像内容的自动分类、识别和分割，这对于计算机视觉和图像处理领域颠覆性的意义不言而喻。
例如，深度学习技术在诸如肺癌筛查、心脏疾病检测以及图像增强等领域发挥了重要的作用。
在口腔医疗行业中，深度学习技术可以大大提高口腔疾病的检测精度和速度，从而更好地服务于临床医生和患者的需求。
三、虚拟现实技术的兴起虚拟现实技术是数字图像处理中一个充满创新、思想启发、体验感和未来潜力的领域。
虚拟现实技术允许用户通过穿戴式设备与真实世界进行互动，在虚拟环境中进行各种活动和训练。
这种技术已广泛应用于游戏、培训和科学研究等领域，并有望在未来的数字娱乐行业中越发普及。
例如，虚拟现实技术在医疗领域中具有广泛应用。
它可以让医生和患者更好地进行疾病诊断和治疗，并可以帮助人们更好地理解和预防疾病。
虚拟现实技术也可以支持手术操作和手术过程的可视化，从而提高手术安全和有效性。
如何利用图像处理技术进行多视角图像融合
如何利用图像处理技术进行多视角图像融合图像融合是计算机视觉领域中的重要技术之一，它能够将多个视角的图像信息融合为一个更为准确和完整的图像。
图像融合技术在许多应用领域具有广泛的应用，例如航空航天、地质勘探、医学影像等。
其中，利用图像处理技术进行多视角图像融合是一种常见且有效的方法。
本文将介绍如何利用图像处理技术进行多视角图像融合。
多视角图像融合的基本原理是通过对多幅图像进行配准和融合，从而得到更为准确和全面的图像信息。
图像配准是指将多幅图像进行对齐，使得它们在相对位置和尺度上保持一致。
图像融合是指将多幅配准后的图像进行加权或融合，得到一幅综合的图像。
下面将逐步介绍多视角图像融合的具体过程。
第一步是图像配准。
图像配准可以采用特征点匹配的方法，通过检测图像中的特征点，并找出它们之间的对应关系。
常用的特征点包括角点、斑点、边缘等。
一旦找到了特征点的对应关系，就可以通过应用几何变换，如仿射变换或投影变换，将图像进行对齐。
图像对齐后，它们的尺度、旋转和平移关系将一致，为后续的图像融合奠定基础。
第二步是图像融合。
在图像融合过程中，可以采用像素级融合或特征级融合的方法。
像素级融合是指通过调整图像的亮度、对比度和颜色等属性，使得它们在空间上平滑过渡，并融合为一幅全新的图像。
常用的像素级融合方法包括加权平均、Laplace金字塔融合和小波变换融合等。
特征级融合是指将图像中的特征提取出来，再进行融合。
常用的特征级融合方法包括特征加权融合、特征匹配融合和特征拼接融合等。
在进行图像融合时，还需要考虑到图像质量的评估和优化。
图像质量评估是指通过一些客观的指标，如均方误差、峰值信噪比和结构相似性指标等，对融合后的图像进行质量评估。
根据评估结果，可以对融合过程进行优化，以得到更好的图像融合效果。
除了基本的图像处理技术，还有一些高级的技术可以用于多视角图像融合。
例如，通过深度学习方法，可以学习图像的特征表示和融合权重，以得到更准确和自然的图像融合结果。
图像处理技术在建筑设计中的应用
图像处理技术在建筑设计中的应用一、概述建筑设计是一个综合性强的领域，需要考虑不同的因素，包括外部环境、材料、结构、功能和美学等。
其中，图像处理技术是一种互联网时代不可或缺的技术，发挥着越来越重要的作用。
本文主要介绍图像处理技术在建筑设计中的应用。
二、三维模型制作通过图像处理技术，建筑师可以使用计算机辅助设计软件，将建筑复杂的设计方案转换成三维模型，从而更加清晰、直观地展现设计方案。
这种方法不仅可以省去大量的物理模型制作过程，节省成本和时间，也更加具有较高的精确性和实用价值。
三维模型可以呈现出建筑设计的多个方面，包括建筑外观、内部布局、窗户和门的位置、灯光的设置等等。
三、虚拟现实技术虚拟现实技术基于三维模型的基础之上，可以通过计算机软件创建虚拟的环境，使用户可以在真实的环境中体验和交互。
虚拟现实技术在建筑设计中的应用越来越广泛，特别是在建筑设计的前期阶段。
设计师可以在虚拟现实环境中检查建筑的不同方面，包括建筑的外观、内部布局、设备和家具摆放等等。
在建筑设计过程中，虚拟现实还可以用来测试不同设计方案的成本效益、人员流通性等方面，从而较准确地选择出最优的设计方案。
此外，虚拟现实技术还可以在建筑营销中扮演重要角色，设计师可以呈现出建筑半成品的效果，从而更好地吸引用户。
四、视觉分析在建筑设计中，图像处理技术可以用来进行视觉分析，包括评估透光性和光线的分布。
通过视觉分析，建筑师可以了解自然光、窗户布局和应用的材料对室内自然光的影响。
这些信息可以引导设计师选择最适合建筑的窗户和材料，并可以根据建筑的方位、天气和季节的变化，做出必要的调整。
另外，视觉分析还在三维建模中扮演重要的角色，可以提供建筑体量的框架，从而更好地评估建筑面板和墙体的分布，确定建筑的统一感和均衡性。
五、艺术与文化通过图像处理技术，设计师可以将艺术和文化元素融入到建筑设计中，例如，以文化或城市点缀为前提。
这种方式不仅可以得到独特的建筑风格，还可以吸引观众的目光。
图像处理及应用是什么专业
图像处理及应用是什么专业图像处理及应用是一门与计算机视觉相关的专业，该专业主要研究图像的采集、处理、分析和应用等领域。
随着计算机技术的迅速发展，图像处理及应用已经成为计算机科学与技术领域中的一个重要分支。
本文将从专业背景、学科介绍、课程设置、就业前景等方面对图像处理及应用进行详细分析。
一、专业背景图像处理及应用作为一个独立的学科领域是在20世纪50年代末60年代初逐渐形成的。
当时，计算机科学与技术、电子工程、数学等领域的交叉融合为图像处理技术的发展提供了坚实的基础。
随着计算机性能的提高和计算机图形学的快速发展，图像处理技术得到了广泛的应用，同时也推动了图像处理及应用专业的发展。
二、学科介绍图像处理及应用是一门综合性的学科，涉及到计算机科学技术、电子工程、数学、物理等多个领域的知识。
主要研究内容包括图像采集、图像处理、图像分析、图像识别等方面。
其目的是通过对图像的处理和分析，提取图像中的特征信息，实现对图像的理解和智能化应用。
1. 图像采集：图像采集是指利用传感器、相机等设备对实际场景的图像进行采集和数字化处理。
图像采集是图像处理的基础，它涉及到图像的获取、传输、压缩等技术。
2. 图像处理：图像处理是指对采集到的图像进行各种算法和技术的处理，以改善图像的质量、增强图像的特征。
图像处理包括图像增强、图像恢复、图像编码、图像压缩、图像复原等技术。
3. 图像分析：图像分析是指对处理后的图像进行特征提取和分割，以获取图像的结构、形状、颜色、纹理等信息。
图像分析可以实现目标检测、目标跟踪、目标识别等应用。
4. 图像识别：图像识别是指通过对处理和分析后的图像进行模式识别和分类，实现对图像中的目标进行识别和理解。
图像识别包括人脸识别、物体识别、手势识别等技术。
三、课程设置图像处理及应用专业的课程设置较为全面，涵盖了图像处理的基础知识和前沿技术。
一般包括以下几个方面的内容：1. 数字图像处理基础：包括数字图像的表示与编码、基本图像处理方法、图像变换与滤波等。
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目录1 引言 (3)2 图像增强技术 (4)2.1 用MATLAB工具箱灰度调整 (4)2.2 对比度增强 (5)2.3 直方图均衡 (7)2.4 局部平滑 (8)2.5 中值滤波 (9)2.6 频率域平滑与锐化 (10)2.7 实现彩色图像的增强处理 (11)3 运用MATLAB工具箱实现实现图像处理的GUI程序设计 (12)3.1 菜单栏的设计 (12)3.2 图像的读取和保存 (13)3.2.1 图像的读取 (13)3.2.2 图像的保存 (13)3.2.3 程序的退出 (14)3.3 对图像进行任意的亮度和对比度变化调整，显示和对比变换前后的图像 (14)3.3.1 亮度和对比度变化调整 (14)3.4 图像直方图统计和直方图均衡，比较直方图均衡后的效果 (15)3.4.1 直方图均衡 (15)3.4.2 直方图统计 (16)3.5 设计滤波算法，实现去噪并显示结果 (17)3.5.1 加入噪声程序 (17)3.5.2 滤除噪声程序 (18)3.6 图像分割 (20)4 结论 (20)参考文献 (20)摘要MATLAB是一款广泛应用于信号、图像、通信、控制、仿真、测试等众多领域的数学工具，其中在图像处理这一块尤为广泛。
图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。
图像处理技术已经成为了信息科学、计算机科学、工程科学、生物科学、地球科学等学科的研究热点。
本文重点介绍了图像处理技术中的利用MATLAB工具箱灰度调整、对比度增强、直方图均衡、局部平滑、中值滤波、频率域平滑与锐化等实现图像的增强处理。
并利用MATLAB工具箱实现图像处理的GUI程序设计。
关键词：MATLAB；图像处理；中值滤波；对比度增强；图形用户界面GUI程序设计；Abstract ：MATLAB is a widely used in signal, image, communication, control, simulation, test and many other fields mathematical tools, including in image processing this one is particularly extensive. Image as a human perception of the world vision foundation, is human to obtain information and present information and information the important means. Image processing technology has become the information science, computer science, engineering science, biology science, earth science research hot spots, and other disciplines. This paper introduces image processing technology in the use of MATLAB toolbox gray adjustment, contrast enhancement, histogram equalization, local smooth, median filtering, frequency domain smooth and sharpen and realize of image enhancementKey words：MATLAB; Image processing; The median filter; Contrast enhancement; The graphical user interface GUI programming;1.引言滤波器被广泛地用于图象的预处理，抑制图象噪声，增强对比度，以及强化图象的边沿特征。
运用较为广泛的线性滤波器是平均值滤波器，能较好地抑制图象中的加性噪声。
但是，线性滤波器会引起图象的钝化或模糊，使得图象中物体边界产生位移。
特别是，在图象受到乘性噪声或脉冲噪声的干扰，如超声波及雷达成像中普遍存在的斑点噪声，线性滤波器就不能取得预期的效果。
中值滤波器，是用该像素的相邻像素的灰度中值来代替该像素的值，是一种非线性滤波器。
对于离散的脉冲噪声，当其出现的次数小于窗口尺寸的一半时，将被抑制掉同时也能较好地保证图象的边沿特征，而且易于实现。
因此它被广泛地应用于图象处理，尤其是医学图象处理，如超声波图象。
但由于其使用的滤窗大小是固定不变的，当窗中噪声像素数超过有用像素之半时，中值滤波滤波作用大大降低。
这样，自适应中值滤波器可以处理噪声概率更大的脉冲噪声，同时在平滑非脉冲噪声图像时能够更好地保持图像细节，这是传统中值滤波器做不到的。
文中先后介绍了几个图像处理的技术，包括用MATLAB工具箱灰度调整、对比度增强、直方图均衡、局部平滑、中值滤波、频率域平滑与锐化、实现彩色图像的增强处理、用户图形界面设计。
2. 图像增强处理技术图像增强技术可改善图像地视觉效果，以便人眼或机器对图像进一步理解。
从评价的标准来看，图像增强是一种以主观感受为向导的技术。
图像增强的目的可以分为两大类：空间域方法和频域方法。
空间域是指图像平面自身，这类方法是以对图像的像素直接处理为基础的。
频率域处理技术是以修改图像的傅里叶变换为基础的。
两者的具体方法包括以下内容：（1）空间域处理：点处理、模板处理和领域处理。
（2）频率域处理：高、低通滤波、同态滤波等。
本文用以下的原图来进行处理：2.1 用MATLAB工具箱灰度调整直接灰度属于点处理技术，点处理可以将输入图像f(x,y)中灰度r，通过映射函数T()映射成输出图像g(x,y)中的灰度s，其运算结果与图像像素位置及被处理像素邻域灰度无关。
其映射函数见式1.1，其示意图见图1.1g(x,y)=T[f(x,y)] ...........式1.1Tf(x,y)=r g(x,y)=s图1.1 映射函数示意图对其灰度调整的程序如下：>> clear all>> I=imread('1.JPG');>> figure;>> subplot(2,2,1);>> imshow(I);>> H=rgb2gray(I);>> subplot(2,2,2);>> imshow(H),hold on>> subplot(2,2,3);>> hist(double(I),16);>> subplot(2,2,4);>> hist(double(H),16);运行结果为2.2 对比度增强对比度增强是图像增强技术中一种比较简单但又十分重要的方法。
这种方法是按一定的规则修改输入图像每一个像素的灰度，从而改变图像的动态范围。
设输入图像为f(x,y),处理后的图像为g（x,y）,则对比度增强可以表示为一面的函数表达式：g（x,y）=T[f(x,y)]其中T表示输入图像和输出图像对应点的灰度映射关系。
其程序如下：>> clear all>> I=imread('1.JPG');>> J=imadjust(I,[0.3 0.7],[]);>> imshow(I);>> title('原图');>> figure;>> imshow(J);Warning: Image is too big to fit on screen; displaying at 56% scale.> In truesize>Resize1 at 308In truesize at 44In imshow at 161>> title('增强对比度后的图像');运行结果为2.3 直方图均衡直线直方图描述图像中各灰度级出现的相对频率。
基于直方图的灰度变换，可调整图像直方图到一个预定的形状。
比如一些图像由于其灰度分布集中在较窄区间，对比度很弱，图像仔细看不清。
此时，可采用图像灰度直方图均衡化处理，使得图像地灰度分布趋于均匀，图像所占有的像素灰度空间距拉开，加大图像反差，改善视觉效果，达到增强目的。
从人眼的角度来考虑，一幅图像的直方图如果是均匀分布的，该图像给人的感觉比较协调。
直方图的程序如下：>> clear all>> I=imread('1.JPG');>> I=rgb2gray(I);>> K=16;>> H=histeq(I,K);>> figure,subplot(2,2,1),imshow(I,[])>> subplot(2,2,2),imshow(H,[]),hold on>> subplot(2,2,3),hist(double(I),16),subplot(2,2,4),hist(double(H),16)2.4 局部平滑图像空间的线性邻域卷积实际上是图像经过滤波器对信号频域成分的滤波，这种功能也可以在变换域实现，即把原始图像进行正变换，设计一个滤波器用点操作的方法加工频谱数据，然后再进行反变换，即完成工作。
图像增强的频率域处理工作流程如下： g=(x,y)=f=(x,y)*h(x,y) G=(u,v)=F(u,v)*H(u,v) 处理程序如下：img=rgb2gray(imread('1.JPG')); figure; imshow(img);img_noise=double(imnoise(img,'salt & pepper',0.06)); figure,imshow(img_noise,[]);img_smoothed=imfilter(img_noise,fspecial('average',5)); figure;imshow(img_smoothed,[]);2.5 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波，由于它在实际运算中并不需要图像的统计特性，所以比较方便。
中值滤波首先是应被应用在一维信号处理技术中，后来被二维图像信号处理技术应用。
在一定条件下，可以克服线性滤波所带来的图像模糊，而且对滤波除脉冲干扰及图像扫描噪声最为有效。