结论：对相同类型的平滑滤波器，滤波器尺寸越大，噪声滤除效果愈好，但细节模糊效应也越强。第63页，共97页，星期日，2025年，2月5日MATLAB实现语法：g=imfilter(f,w,filtering_mode,boundary_options,size_options)说明：w为滤波掩模f=imread(‘saturn.tif’);w=ones(3);%单位矩阵掩模gd=imfilter(f,w);imshow(gd,[]);第64页，共97页，星期日，2025年，2月5日选项描述滤波类型‘corr’滤波器通过使用相关来完成。该值是默认值。‘conv’滤波器通过使用卷积来完成边界选项P输入图像的边界通过用值P来扩展。P的默认值为0。‘replicate’图像大小通过复制外边界的值来扩展。‘symmetric’图像大小通过反射其边界来扩展。‘circular’图像大小通过将图像看成是一个二维周期函数的一个周期来扩展大小选项‘full’输出图像的大小与被扩展图像的大小相同‘same’输出图像的大小与输入图像的大小相同第65页，共97页，星期日，2025年，2月5日3、统计排序滤波器（1）定义统计滤波器是一种非线性滤波器，它的响应基于图像滤波器包围的图像区域中像素的排序，然后由排序结果决定的值代替中心像素的值。包括最小值滤波器、最大值滤波器、中值滤波器等。（2）中值滤波器1214312234576895768856789234566678第66页，共97页，星期日，2025年，2月5日5432112345332234455215141随堂练习：中值滤波；最小值滤波第67页，共97页，星期日，2025年，2月5日（3）实例及结论观察以下几个实例，对比中值滤波和邻域平均滤波的各自特点。第68页，共97页，星期日，2025年，2月5日G、用映射关系修改原始图像的灰度级，从而获得直方图近似为均匀分布的输出图像。第31页，共97页，星期日，2025年，2月5日举例：第32页，共97页，星期日，2025年，2月5日随堂练习：对下列图像进行直方图均衡化3311133110332113320122110第33页，共97页，星期日，2025年，2月5日（6）直方图均衡化的效果1)由于数字图像是离散的，因此直方图均衡化并不能产生具有理想均衡直方图的图像，但可以得到一幅灰度分布更为均匀的图像。2）变换后一些灰度级合并，因此灰度级减少。3）原始象含有象素数多的几个灰级间隔被拉大了，压缩的只是象素数少的几个灰度级，实际视觉能够接收的信息量大大地增强了，增加了图象的反差和图象的可视粒度。第34页，共97页，星期日，2025年，2月5日（7）MATLAB实现语法：g=histeq(f,nlev)说明：nlev是为输出图像制定的灰度级数。f=imread(‘tire.tif’);imshow(f);figure,imhist(f);ylim(‘auto’);%自动设定y轴坐标范围和刻度g=histeq(f,256);figure,imshow(g);figure,imhist(g);ylim(‘auto’);第35页，共97页，星期日，2025年，2月5日补充材料：直方图均衡化的缺陷1直方图均衡化的问题不能实现直方图的理想均衡。２原因分析数字图像是离散的。直方图均衡化方法是一对一或者多对一的映射关系，即原图像的某一灰度级或某几个灰度级只能映射为均衡化图像的一个灰度级，因此不能实现理想的均衡。３创新思路要想实现直方图的理想均衡化，就必须破除传统直方图均衡化方法所蕴含的一对一或者多对一映射关系的理论前提，实现灰度级多对多的映射关系。第36页，共97页，星期日，2025年，2月5日４技术路线（１）邻域测度邻域测度（或邻域算子）定义为：