邻域平均法实验!
邻域均值滤波
邻域均值滤波
你有没有想过，为什么老照片上那些模糊的人脸能变得清晰起来呢？这就和邻域均值滤波这个神奇的方法有关。
想象一下，我们有一张画满了小格子的画纸，每个格子里都有一个颜色点。
现在我们把这张画纸看作是一张有很多像素点（这就是一个专业词语哦，像素点就像画纸上的小格子里的颜色点）的图片。
图片上有一块区域看起来颜色很奇怪，就好像是被弄脏了。
邻域均值滤波就像是一群热心的小伙伴来帮忙让图片变清晰。
我们先选定一个像素点，然后看看它周围的那些像素点，这些周围的像素点组成的区域就是它的邻域。
比如说我们选定了中间的一个像素点，以它为中心，周围一圈的像素点就是它的邻域。
然后我们把邻域里这些像素点的颜色值（这也是专业说法，就是每个像素点的色彩情况）加起来求平均值。
就好像是把周围小伙伴们手里的糖果数量加起来再平均分给大家。
这个算出来的平均值就用来替换原来那个不太准确的像素点的颜色值。
从原理上来说，邻域均值滤波是利用了图像中相邻像素点之间往往具有相似性的特点。
通过求均值，可以减少一些突然出现的、和周围差别很大的错误像素值的影响。
而且邻域的大小可以根据需要调整，如果邻域选得小，处理后的图像可能还保留一些细节但去
噪效果不太好；如果邻域选得大，去噪效果好但可能会让图像变得有些模糊，丢失一些细节。
在我们的生活中，邻域均值滤波常用于图像处理软件中。
无论是修复老照片，还是美化自拍照片，它都在悄悄地发挥作用。
下次当你看到一张清晰又漂亮的图片时，说不定就有邻域均值滤波的功劳哦，它就像一个神奇的画笔，让图像变得更加美好。
邻域平均法
邻域平均法邻域平均法是一种常见的图像处理方法，它可以有效地去除图像中的噪声，提高图像的质量和清晰度。
它的基本原理是利用图像中每个像素周围的像素值进行平均计算，从而得到一个更加平滑和准确的图像。
在本文中，我们将详细介绍邻域平均法的原理、应用和优缺点。
一、邻域平均法的原理邻域平均法的基本原理是利用图像中每个像素周围的像素值进行平均计算，从而得到一个更加平滑和准确的图像。
具体而言，邻域平均法会将每个像素的值替换为其周围像素值的平均值。
这个周围的像素区域通常被称为邻域，邻域大小可以根据具体应用进行调整。
通常情况下，邻域大小越大，得到的平滑效果就越好，但是也会导致一些细节信息的丢失。
邻域平均法的计算公式如下：$$I_{new}(x,y)=frac{1}{N}sum_{i=1}^{N}I(x_i,y_i)$$其中，$I_{new}(x,y)$表示经过邻域平均法处理后的像素值，$N$表示邻域中的像素数量，$I(x_i,y_i)$表示邻域中第$i$个像素的像素值。
二、邻域平均法的应用邻域平均法在图像处理中有广泛的应用，包括图像去噪、图像平滑、图像增强等。
下面我们将分别介绍这些应用。
1. 图像去噪图像中的噪声是指一些随机的、不规则的像素值变化，通常由于图像采集时的环境因素或者传输过程中的干扰等原因引起。
这些噪声会影响图像的质量和清晰度，因此需要采取一些措施进行去除。
邻域平均法是一种有效的图像去噪方法，它可以利用周围像素的值进行平均计算，从而去除噪声。
2. 图像平滑图像平滑是指在保持图像主要特征不变的前提下，使图像中的细节信息变得更加平滑和连续。
邻域平均法可以通过对图像中每个像素周围像素值的平均计算，从而得到一个更加平滑的图像。
3. 图像增强图像增强是指通过一些图像处理方法，使图像中的细节信息更加清晰和鲜明。
邻域平均法可以通过对图像中每个像素周围像素值的平均计算，从而使图像中的细节信息更加突出。
三、邻域平均法的优缺点邻域平均法作为一种常见的图像处理方法，具有以下优点和缺点。
DSP图像处理技术-实验报告模板New1
西安**大学通信与信息工程学院《DSP数字图像处理技术》课内实验报告（2016/ 2017 学年第 2学期）学生姓名： 88888专业班级： 7777学号： 0000指导教师： 0000目录实验1：Code Composer Studio入门实验 0一、实验目的 0二、实验原理 0三、实验内容（调试好的程序，实验结果与分析） (1)四、实验小结 (1)实验2：编写一个以C语言为基础的DSP程序 (4)一、实验目的 (4)二、实验原理 (4)三、实验内容（调试好的程序，实验结果与分析） (4)四、实验小结 (6)实验3：图像灰度化实验 (7)一、实验目的 (7)二、实验原理 (7)三、实验内容（调试好的程序，实验结果与分析） (7)四、实验小结 (8)实验4：图像平滑实验 (10)一、实验目的 (10)二、实验原理 (10)三、实验内容（调试好的程序，实验结果与分析） (12)四、实验小结 (15)实验5：图像锐化实验 (16)一、实验目的 (16)二、实验原理 (16)三、实验内容（调试好的程序，实验结果与分析） (16)四、实验小结 (18)实验6：图像灰度变换实验 (21)一、实验目的 (21)二、实验原理 (21)三、实验内容（调试好的程序，实验结果与分析） (21)四、实验小结 (22)实验7：图像均衡化实验 (24)一、实验目的 (24)二、实验原理 (24)三、实验内容（调试好的程序，实验结果与分析） (24)四、实验小结 (24)实验8：图像边缘检测实验 (28)一、实验目的 (28)二、实验原理 (28)三、实验内容（调试好的程序，实验结果与分析） (28)四、实验小结 (30)实验总结与心得体会 (36)实验1：Code Composer Studio入门实验一、实验目的1、学习创建工程和管理工程的方法2、了解基本的编译和调试功能3、学习使用观察窗口4、了解图像功能的使用二、实验原理开发 TMS320C6xxx 应用系统一般需要以下几个调试工具来完成：1. 软件集成开发环境（CCS）：完成系统的软件开发，进行软件和硬件的仿真调试，它是硬件调试的辅助工具。
灰度最相近的K个邻点平均法
图像空间域平滑的几种简单算法摘要：图像平滑或去噪就是为了抑制噪声，以达到改善图像质量的目的，既可以在空间域又可以频率域中实现，在数字图像处理中起着重要的作用。
本文将主要介绍空间域的几种平滑法的算法：邻点平均法、K 个邻点平均法、最大均匀性平滑，其中操作平台是matlab 7.1。
关键字：数字图像处理，图像平滑，K 个邻点平均法，最大均匀性平滑一、 局部平滑法（邻域平均法） 1、算法介绍局部平滑法是一种直接在空间域上进行平滑处理的技术。
假设图像是由许多灰度恒定的小块组成，相邻像素间存在很高的空间相关性，而噪声则是统计独立的。
因此，可以用邻域内各像素的灰度平均值代替该像素原来的灰度值，以去除噪声，实现图像的平滑。
设有一幅 N ×N 的图像f(x,y)，若平滑图像为g(x,y),则有可知邻域平均法就是将当前像素邻域内各像素的灰度平均值作为其输出值的一种简单的去噪方法。
)12.4-如图所示：在3*3的窗口中将中心像素所包括的邻域和中心像素的均值作为中心像素的灰度值在实际中由于第一行、最后一行、第一列、最后一列，不能满足有八个邻域的条件，因此将它们的数据保存不变，最后把这些数据和变化后的数据一起组成图像的灰度矩阵并显示出来。
2、软件流程图3、算法处理效果图与分析3.1算法效果图图（1）图（2）3.2算法效果图分析如图（1）：对于picture(2,2)=106,其邻域有picture(1,1) ，picture(1,2)，picture(1,3)，picture(2,1)，picture(2,3)，picture(3,1)，picture(3,2)，picture(3,3)其邻域平均后的值zuihou(2,1)= (picture(1,1) +picture(1,2)+picture(1,3)+ picture(2,1)+picture(2,2)+picture(2,3)+picture(3,1)+picture(3,2)+picture(3,3))/9=968/9=107.5555 56=108而在图示中zuihou(2,1)=108和我们计算的结果吻合，说明算法正确4、算法程序运行环境：matlab 7.1picture =imread('pout.tif');n=291;m=240;I=im2double(picture) ; %由于matlab中读入的图像是uint8的，在求平均值时很容易溢出，因此将其转换成double型进行运算for h=1:mX(1,h)=I(1,h);X(291,h)=I(291,h);endfor j=1:n%由于第一行第一列以及最后一行最后一列的值不改变，因此将他们的值单独取出来X(j,1)=I(j,1);X(j,240)=I(j,240);endfor i=2:n-1for j=2:m-1X(i,j)=(I(i-1,j-1)+I(i-1,j)+I(i-1,j+1)+I(i,j-1)+I(i,j)+I(i,j+1)+I(i+1,j-1)+I(i+1,j)+I(i+1,j+1))/9;%将中心像素的邻域和中心像素相加求平均值endendzuihou=im2uint8(X);%将double型数据转换成uint8imshow(picture),title('原图');figure;imshow(zuihou),title('3*3窗口邻点平均后的图像');二、灰度最相近的K个邻点平均法1、算法介绍该算法的出发点是：在n×n的窗口内，属于同一集合体的像素，它们的灰度值的高度相关。
四邻域平均法去噪声matlab
一、介绍在数字图像处理中，噪声是一个常见的问题，它会影响图像的质量和准确性。
为了降低图像中的噪声，一种常用的方法是使用四邻域平均法去噪声。
这种方法利用了图像中像素的局部信息，对每个像素的周围四个邻域像素进行平均处理，以减少噪声的影响。
二、四邻域平均法的原理四邻域平均法是一种简单而有效的图像去噪方法。
它基于这样的假设：对于一副图像中的每一个像素，其周围的四个邻域像素都应该具有相似的特征。
通过对这四个邻域像素进行平均处理，可以减少噪声的影响，提高图像的质量。
具体来说，四邻域平均法的处理过程如下：1. 对于图像中的每一个像素，找到其周围的四个邻域像素。
2. 计算这四个邻域像素的平均值，并将该平均值作为该像素的新数值。
3. 重复以上步骤，直到对图像中的所有像素都进行了处理。
通过这种方式，四邻域平均法可以有效地减少图像中的噪声，并提高图像的质量。
三、matlab实现四邻域平均法去噪声在matlab中，可以很方便地实现四邻域平均法去噪声。
下面是一个简单的示例代码：```matlabfunction outputImage = averageFilter(inputImage)读入输入图像inputImage = imread('input.jpg');将输入图像转换为灰度图像grayImage = rgb2gray(inputImage);获取图像的大小[m, n] = size(grayImage);初始化输出图像outputImage = zeros(m, n, 'uint8');对图像中的每一个像素进行处理for i = 2 : m-1for j = 2 : n-1计算四邻域像素的平均值averageValue = (double(grayImage(i-1, j)) +double(grayImage(i+1, j)) + double(grayImage(i, j-1)) +double(grayImage(i, j+1))) / 4;outputImage(i, j) = uint8(averageValue);endend显示输出图像imshow(outputImage);end```上述代码实现了一个简单的四邻域平均法去噪声的matlab函数。
小波变换去噪
小波变换的图像去噪方法一、摘要本文介绍了几种去噪方法，比较这几种去噪方法的优缺点，突出表现了小波去噪法可以很好的保留图像的细节信息，性能优于其他方法。
关键词：图像；噪声；去噪；小波变换二、引言图像去噪是一种研究颇多的图像预处理技术。
一般来说, 现实中的图像都是带噪图像。
为了减轻噪声对图像的干扰，避免误判和漏判，去除或减轻噪声是必要的工作。
三、图像信号常用的去噪方法（1）邻域平均法设一幅图像f (x, y) 平滑后的图像为g(x, y)，它的每个象素的灰度值由包含在(x, y)制定邻域的几个象素的灰度值的平均值决定。
将受到干扰的图像模型化为一个二维随机场，一般噪声属于加性、独立同分布的高斯白噪声。
可见，邻域平均所用的邻域半径越大，信噪比提高越大，而平滑后图像越模糊，细节信息分布不明显。
（2）时域频域低通滤波法对于一幅图像，它的边缘、跳跃部分以及噪声都为图像的高频分量，而大面积背景区和慢变部分则代表图像低频分量，可以设计合适的低通滤波器除去高频分量以去除噪声。
设f(x,y)为含噪图像，F(x,y)为其傅里叶变换，G(x,y)为平滑后图像的傅里叶变换，通过H，使F(u,v)的高频分量得到衰减。
理想的低通滤波器的传递函数满足下列条件：1 D(u，v)≤DH(u,v)=0 D(u，v)≤D式中D0非负D(u，v)是从点(u，v)到频率平面原点的距离，即，即D(u, v) = u2 + v2 (3)中值滤波低通滤波在消除噪声的同时会将图像中的一些细节模糊掉。
中值滤波器是一种非线性滤波器，它可以在消除噪声的同时保持图像的细节。
(4)自适应平滑滤波自适应平滑滤波能根据图像的局部方差调整滤波器的输出。
局部方差越大，滤波器的平滑作用越强。
它的最终目标是使恢复图像f*(x,y) 与原始图f(x,y) 的均方误差e2 = E ( f (x, y) − f *(x, y))2 最小。
自适应滤波器对于高斯白噪声的处理效果比较好.（5）小波变换图像信号去噪方法小波变换去噪法的基本思想在于小波变换将大部分有用信号的信息压缩而将噪声信息分散。
matlab 邻域平均法
matlab邻域平均法邻域平均法是图像处理中一种常用的平滑滤波方法，用于减小图像中噪声的影响。
在MATLAB中，你可以通过邻域平均法实现图像的平滑处理。
以下是一个简单的步骤：1.读取图像：```matlab%读取图像img=imread('your_image.jpg');```2.设定滤波器的大小：选择邻域平均法的滤波器大小，通常为一个正方形的区域，例如3x3、5x5等。
3.应用邻域平均法：```matlab%设置滤波器大小filter_size=3;%例如，3x3的滤波器%应用邻域平均法smoothed_img=imfilter(img,fspecial('average',[filter_size filter_size]));```上述代码中，`fspecial('average',[filter_size filter_size])`用于创建一个平均滤波器。
`imfilter`函数将滤波器应用于原始图像，得到平滑后的图像。
4.显示原始图像和平滑后的图像：```matlab%显示原始图像subplot(1,2,1);imshow(img);title('原始图像');%显示平滑后的图像subplot(1,2,2);imshow(smoothed_img);title('邻域平均法平滑后的图像');```这段代码将原始图像和经过邻域平均法平滑处理后的图像进行了对比显示。
5.调整参数：根据实际情况，你可能需要调整滤波器的大小以及其他参数，以获得最佳的平滑效果。
请注意，邻域平均法是一种简单的平滑方法，适用于一些简单的降噪需求。
在实际应用中，还有其他更复杂的滤波器和方法，可以根据具体情况选择。
加权邻域平均法例题计算过程
加权邻域平均法例题计算过程摘要：一、加权邻域平均法简介1.定义与概念2.应用场景3.优点与局限性二、加权邻域平均法例题解析1.题目描述2.计算过程3.结果分析三、总结与展望1.加权邻域平均法的总结2.在实际问题中的应用前景正文：一、加权邻域平均法简介加权邻域平均法是一种空间数据分析方法，主要用于地理信息系统（GIS）和遥感领域。
它通过赋予不同权值的方式，对各个像元进行加权平均，以实现不同区域特征的融合，从而更好地反映地表属性。
1.定义与概念加权邻域平均法是一种以像元为中心，根据其邻域内各像元的权重值进行加权平均的方法。
权重值通常与像元之间的距离成反比，距离越近的像元具有越大的权重。
2.应用场景加权邻域平均法广泛应用于遥感图像处理、土地利用/覆盖分类、环境监测等领域，可以有效地消除噪声、提高分类精度。
3.优点与局限性优点：可以处理不同类型的数据，具有较强的适应性；计算简单，易于实现。
局限性：对权重函数的选择较为敏感，不同的权重函数可能导致不同的结果；对于具有复杂特征的区域，加权邻域平均法的效果可能不佳。
二、加权邻域平均法例题解析假设有一幅遥感图像，需要通过加权邻域平均法对其进行处理。
题目描述如下：（1）选择一个像元A（x, y）；（2）计算像元A 的邻域内其他像元的权重值，权重值与像元之间的距离成反比；（3）根据权重值和像元值，计算像元A 的加权邻域平均值；（4）将计算得到的加权邻域平均值替换像元A 的原值。
1.题目描述一幅遥感图像包含1000×1000 个像元，每个像元的值为0-255 的整数。
现需要对图像中的某一区域（500×500 个像元）进行加权邻域平均处理，权值函数为距离的平方反比。
2.计算过程（1）选择像元A（x, y），假设其值为128；（2）计算邻域内其他像元的权重值。
以像元A 为中心，取半径为5 的邻域，共有25 个像元。
根据距离的平方反比权值函数，计算权重值，例如距离为1 的像元权重值为1/1=1，距离为2 的像元权重值为1/4=0.25，以此类推；（3）根据权重值和像元值，计算像元A 的加权邻域平均值。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
邻域平均法实验!
部门： xxx
时间： xxx
整理范文，仅供参考，可下载自行编辑
湖南文理学院实验报告
课程名称：图像处理技术实验实验名称：邻域平均法实验成绩：学生姓名：专业：计算机科学与技术
班级：芙蓉计科0901班学号：
同组者姓名：实验日期：2018/11/26
一、实验目的：
①掌握图像邻域的概念；
②掌握邻域平均法的原理、滤波过程；
③掌握在给定阈值时，邻域平均法的滤波过程<又叫做超限邻域平均法）；
④熟悉Matlab编程。
二、实验内容：
①利用邻域平均法，对图像进行滤波；
②给定阈值时利用邻域平均法，对图像进行滤波。
三、实验原理：
邻域平均法的思想是用像素及其指定邻域内像素的平均值或加权平均值作为该像素的新值，以便去除突变的像素点，从而滤除一定的噪声。
邻域平均法的数学含义可用下式表示：b5E2RGbCAP
<1）
上式中：是以为中心的邻域像素值；是对每个邻域像素的加权系数或模板系数；是加权系数的个数或称为模板大小。
邻域平均法中常用的模板是：p1EanqFDPw
<2）
为了解决邻域平均法造成的图像模糊问题，采用阈值法<又叫做超限邻域平均法，如果某个像素的灰度值大于其邻域像素的平均值，且达到一定水平，则判断该像素为噪声，继而用邻域像素的均值取代这一像素值；否则，认为该像素不是噪声点，不予取代），给定阈值：DXDiTa9E3d
<3）
<3）式中，是原始含噪声图像，是由<1）式计算的平均值，滤波后的像素值。
四、实验步骤：
①Maltab读取实验图像；
进入MATLAB 6.5的运行环境编写代码如下所示：
clc
clear all
close all
I=imread('Lena256.bmp'>。
figure。
imshow(I>。
title('原始图像'>。
②图像添加椒盐噪声，得到原始含噪声图像；实现代码如下：
I_N=imnoise(I,'salt & pepper',0.05>。
figure。
imshow(I_N>。
title('噪声图像'>。
③编程实现邻域平均法滤波过程；
实现代码如下：
、
II=I_N。
for i=2:255
for j=2:255
Block=I_N(i-1:i+1,j-1:j+1>。
II(i,j>=sum(Block(:>>/9。
end
end
figure。
imshow(II>。
title('滤波后图像'>。
④给定阈值时，编程实现邻域平均法滤波过程。
实现代码如下：
Io=10
III=I_N。
I_N=double(I_N>。
for i=2:255
for j=2:255
Block=I_N(i-1:i+1,j-1:j+1>。
Temp=sum(Block(:>>/9。
if abs(I_N(i,j>-Temp>>Io
II(i,j>=Temp。
end
end
end
figure。
imshow(II>。
Title('超限滤波后图像'>。
五、实验结果<显示所图像，并标明是什么图像）：
图1 原始图像
图2 噪声图像
图3 滤波后图像
图4超限滤波后图像
六、实验小结：
通过本次实验掌握了图像邻域的概念，掌握了邻域平均法的原理、滤波过程；掌握在给定阈值时，邻域平均法的滤波过程，同时也熟悉Matlab编程。
加深了对课本知识的印象，收获了很多。
RTCrpUDGiT
申明：
所有资料为本人收集整理，仅限个人学习使用，勿做商业用途。