蒲尧201630258438作业71

在本作业中，主要涉及了图像处理中的滤波技术，特别是均值滤波器和几何平均滤波器的实现，并探讨了自适应滤波的概念。此外，还涉及到图像模糊处理和噪声去除，如逆滤波和维纳滤波。下面将详细解释这些知识点： 1. **均值滤波器**： - 算术均值滤波器是最基础的线性滤波器，通过计算像素邻域内所有像素的平均值来代替中心像素的值。在代码中，使用`fspecial('average', size)`创建不同大小的平均滤波器模板，并应用`filter2`函数对图像进行滤波。例如，`fspecial('average', 3)`表示3x3的平均滤波器。 2. **几何平均滤波器**： - 几何平均滤波器考虑了邻域内所有像素的相对强度，更适用于对比度保留。在代码中，对于每个像素，计算其9个相邻像素的乘积的9次方根，以此作为新值。这种方法在处理亮度变化较大的图像时，能够较好地保持边缘。 3. **自适应均值滤波器**： - 自适应均值滤波器根据图像局部特性调整滤波器权重，以更好地适应图像内容。虽然代码中没有明确实现自适应均值滤波，但这个概念通常指的是根据像素邻域内的信息动态改变滤波权重的过程。 4. **图像模糊**： - 空气湍流模型的模糊效果通过公式`H(u,v) = 𝑒^(-𝑘(𝑢^2+𝑣^2)^5/6)`实现，其中`k`是控制模糊程度的参数。这一步操作模拟了真实世界中的图像退化现象。 5. **白高斯噪声**： - 在模糊处理后的图像上添加白高斯噪声，模拟图像的现实噪声污染。`imnoise`函数用于在图像中添加特定类型的噪声，例如`imnoise(img,'gaussian',0,0.01)`添加了均值为0，标准差为0.01的高斯噪声。 6. **逆滤波**： - 逆滤波是一种简单的噪声去除方法，通过将退化图像与逆滤波器相乘来恢复原始图像。然而，逆滤波在实际应用中往往会导致噪声放大。 7. **维纳滤波**： - 维纳滤波是一种更复杂的去噪方法，它结合了逆滤波和图像的统计信息，目的是在噪声环境下最小化恢复图像的均方误差。维纳滤波器可以更好地处理噪声和图像细节的平衡。 8. **MATLAB软件**： - MATLAB 是一个强大的数学计算环境，特别适合进行图像处理任务。在这个作业中，利用MATLAB的图像处理工具箱完成各种滤波和分析操作。 这个作业涵盖了图像处理中的基本滤波技术、自适应滤波的概念以及噪声去除策略，同时也展示了MATLAB在图像处理中的应用。通过对比不同滤波器的效果，学生可以理解每种方法在处理特定图像问题时的优劣。