数字图像中属于局部处理的是：（A）灰度线性变换（B）二值化（C）傅里叶变换（D）中值滤波为什么选（D）什么叫做局部处理.
哪些滤波方法可用于突出图像的边缘或线状目标 图像降噪是图像处理中的专业术语。在现实生活中，我们看到的数字图像，在数字化和传输过程中由于常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响，把这些图像称为含噪图像或者叫噪声图像。减少数字图像中噪声的过程称为图像降噪，有时候又称为图像去噪。图像滤波就是在尽量保留图像细节特征的条件下，对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。图像滤波是图像降噪的方法，图像降噪有很多方法，主要有：1、均值滤波器此法适用于去除通过扫描得到的图象中的颗粒噪声。领域平均法能够有力地抑制噪声，同时也由于平均而引起了模糊现象，模糊程度与邻域半径成正比。几何均值滤波器所达到的平滑度可以与算术均值滤波器相比，但在滤波过程中会丢失更少的图象细节。谐波均值滤波器对“盐”噪声效果更好，但是不适用于“胡椒”噪声。它善于处理像高斯噪声那样的其他噪声。逆谐波均值滤波器更适合于处理脉冲噪声，但它有个缺点，就是必须要知道噪声是暗噪声还是亮噪声，以便于选择合适的滤波器阶数符号，如果阶数的符号选择错了可能会引起灾难性的后果。2、自适应维纳滤波器它能根据图象的局部方差来调整滤波器的。
请问中值滤波与均值滤波各自的优缺点？ 均值滤波和中值2113滤波的内容非常基础，均5261值滤波相当于低通滤波，有将4102图像模糊化1653的趋势，对椒盐噪声基本无能为力。中值滤波的优点是可以很好的过滤掉椒盐噪声，缺点是易造成图像的不连续性。通过下面三张图可以清楚看到以上两种滤波方法的差异。原图是含有椒盐噪声的图像利用中值滤波处理后，椒盐噪声几乎完全被去除掉利用均值滤波处理后，椒盐噪声被处理成了小的气泡，但与此同时图像开始变得模糊。拓展资料：中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的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邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。方法是用某种结构的二维滑动模板，将板内像素按照像素值的大小进行排序，生成单调上升(或下降)的为二维数据序列。二维中值滤波输出为g(x，y)=med{f(x-k，y-l)，(k，l∈W)}，其中，f(x，y)，g(x，y)分别为原始图像和处理后图像。W为二维模板，通常为3*3，5*5区域，也可以是不同的的形状，如线状，圆形，十字形，圆环形等。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。
处理表面缺陷图像用什么滤波方法 图像滤波刚获得的图像有很多噪音。这主要由于平时的工作和环境引起的，图像增强是减弱噪音，增强对比度。想得到比较干净清晰的图像并不是容易的事情。为这个目标而为处理图像所涉及的操作是设计一个适合、匹配的滤波器和恰当的阈值。常用的有高斯滤波、均值滤波、中值滤波、最小均方差滤波、Gabor滤波。由于高斯函数的傅立叶变换仍是高斯函数，因此高斯函数能构成一个在频域具有平滑性能的低通滤波器。可以通过在频域做乘积来实现高斯滤波。均值滤波是对是对信号进行局部平均，以平均值来代表该像素点的灰度值。矩形滤波器(Averaging Box Filter)对这个二维矢量的每一个分量进行独立的平滑处理。通过计算和转化，得到一幅单位矢量图。这个 512×512的矢量图被划分成一个 8×8的小区域，再在每一个小区域中，统计这个区域内的主要方向，亦即将对该区域内点方向数进行统计，最多的方向作为区域的主方向。于是就得到了一个新的64×64的矢量图。这个新的矢量图还可以采用一个 3×3模板进行进一步的平滑。中值滤波是常用的非线性滤波方法，也是图像处理技32313133353236313431303231363533e58685e5aeb931333363373836术中最常用的预处理技术。它在平滑脉冲噪声方面非常有效，同时。
请问图像处理里面的线性滤波器与非线性滤波器怎么定义的？ 这个不太清楚，不过你到上搜一下，肯定有结果的。
Matlab数字图像处理尝试之：[8]锐化
数字图像处理 什么是线性滤波 什么是非线性滤波 数字图像处理线性滤波：输出图像fo(x，y)=T[fi(x，y)]，T是线性算子，即：输出图像上每个像素点的值都是由输入图像各像素点值加权求和的结果。非线性滤波的算子中包含了取绝对。
在FPGA中的图像处理，如何实现彩色图像的中值滤波？
