数字图像处理图像滤波 数字图像处理中中值滤波的理解？谢谢

数字图像处理滤波的问题，要详细过程 %原图像I=[1 2 1 4 3；1 10 2 3 4；5 2 6 8 8；5 5 7 0 8；5 6 7 8 9]；x=double(I)；x1=x；for i=2：4for j=2：4c=x(i-1：i+1，j-1：j+1)；取出3x3邻域c=[c(1，：)c(2，：)c(3，：)]；整理成一行m=median(c)；mm是中值x1(i，j)=m；中值赋给中心元素endendx1为了计算边缘像素，将原图像扩展为6x6填充0I=[0 0 0 0 0 0 0；0 1 2 1 4 3 0；0 1 10 2 3 4 0；0 5 2 6 8 8 0；0 5 5 7 0 8 0；0 5 6 7 8 9 0；0 0 0 0 0 0 0]；x=double(I)；加权均值滤波3x3模板a=[1 1 1；1 2 1；1 1 1]/10；for i=2：5for j=2：5c=x(i-1：i+1，j-1：j+1).*a；与模板相乘x2(i，j)=sum(sum(c))/9；计算均值并赋值给像素(i，j)endendx2=x2(2：5，2：5)数字图像处理的滤波问题 假如图像只有两个点，一个0，一个255。128以上的滤掉。你认为一样不。数字图像处理的一道基础题，大神只要教我如何求出滤波结果就行了 均值滤波：是用3×3邻域的9个数值，求取平均值代替邻域中心点的值对灰色区域部分，以左上角数值为15的点为例，均值滤波后该点值应该=（1+2+2+1+2+1+2+1+15）/9=3以正中间数值为2的点为例，均值滤波后该点值应该=（15+1+2+0+3+2+2+1+2）/9=28/9其他点也是同样的方法来求取中值滤波：是把3×3邻域的9个数值按大小顺序排列，以序列中间的数值代替邻域中心点的值对灰色区域部分，以左上角数值为15的点为例，3×3邻域按数值从小到大顺序排列{1 1 1 1 2 2 2 2 15}，中间点为2，中值滤波后该点值应该为2以正中间数值为2的点为例，3×3邻域按数值从小到大顺序排列{0 1 1 2 2 2 2 3 15}，中间点为2，中值滤波后该点值应该为2其他点也是同样的方法来求取你的图片已经治好我多年的颈椎病，不知道你明白了吗？数字图像处理中的中点滤波是什么？ 中点滤波器是将最大值滤波器和最小值滤波器结合使用，即最大值和最小值的中点数字图像处理双边滤波 直接用cvSmooth 参数设置为CV_BILATERALvoid cvSmooth(const CvArr*src，CvArr*dst，int smoothtype=CV_BILATERAL，int param1=3，int param2=0，double param3=0，double param4=0)；src：输入图像.dst：输出图像.smoothtype：平滑方法数字图像处理的问题 什么是空域滤波 什么是频域滤波 区域的概念是什么 空域滤来波是指图像平面本身，这类方法直接对图像的像素进行处理。频域滤波是变换域滤波的一种，它是指将图像进行变换后（频域是指经过傅里叶变换之后），在变换域中对图像的变换系数进行处理（滤波），处理完毕后再进行逆变换，获得滤波后的图像。扩展资料：数字图像处理的工具可分为三大类：第一类包括各种正交变换和图像滤波等方法，其共同点是将图像变换到其它域（如频域）中进行处理（如滤波）后，再变换到原来的空间（域）中。第二类方法是直接源在空间域中处理图像，它包括各种统计方法、微分方法及其它数学方法。第三类是数学形态学运算，它不同于常用的频域和空域的方法，是建立在积分几何和随机集合论的基础上的运算。由于被处理图像的数据量非常大且zhidao许多运算在本质上是并行的，所以图像并行处理结构和图像并行处理算法也是图像处理中的主要研究方向。参考资料来源：_数字图像处理数字图像处理的问题，什么是空域滤波，什么是频域滤波，区域的概念是什么？ 空域滤波是指图像平面本身，这类方法直接对图像的像素进行处理。数字图像处理的工具可分为三大类：第一类包括各种正交变换和图像滤波等方法，其共同点是将图像变换到其它域（如频域）中进行处理（如滤波）后，再变换到原来的空间（域）中。第二类方法是直接在空间域中处理图像，它包括各种统计方法、微分方法及其它数学方法。第三类是数学形态学运算，它不同于常用的频域和空域的方法，是建立在积分几何和随机集合论的基础上的运算。由于被处理图像的数据量非常大且许多运算在本质上是并行的，所以图像并行处理结构和图像并行处理算法也是图像处理中的主要研究方向。

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