【老生谈算法】matlab实现图像滤波处理算法源码——图像滤波处理算法

matlab图像滤波处理算法详解

1、算法详解：

第一章 引言
图像滤波的目的在于抑制噪声改善图像质量，它是正确识别图像信息的必要保证，也是对图像作进一步处理的可靠保证。如果对一幅含有噪声的图像进行特征提取，配准或者图像融合等处理其结果肯定不能令人满意，所以图像去噪声是必须的。图像去噪具体采用的方法从不同处理域的角度可以划分为空域和频域两种处理方法，空间域的线性滤波算法理论发展较为成熟，数字分析简单，对滤除与信号不相关的随机噪声效果显著，到那时它本身存在着明显的缺陷，如需要随机噪声的先验统计知识，对图像边缘细节保护能力较差等，特别是后者，使得线性滤波无法很好的适应于图像的噪声滤除处理。与线性滤波相对应的非线性滤波的功能更为强大，可以广泛的应用到医学遥感等领域的图像处理。

本文将详细探讨各种图像滤波算法的比较研究。

第二章 设计方案及图像处理结果
主要基于matlab对图像进行各类滤波仿真，对比分析滤波前后图像的清晰度从而判断滤波效果。滤波器分两类，空域和频域。本次课程设计主要是对基于空域的滤波器进行比较处理。

空域滤波是在图像空间中借助模板对图像进行领域操作，处理图像每一个像素的取值都是根据模板对输入像素相应领域内的像素值进行计算得到的。空域滤波基本上是让图像在频域空间内某个范围的分量受到抑制，同时保证其他分量不变，从而改变输出图像的频率分布，达到增强图像的目的。

空域滤波一般分为线性滤波和非线性滤波两类。线性滤波器的设计常基于对傅立叶变换的分析，非线性空域滤波器则一般直接对领域进行操作。各种空域滤波器根据功能主要分为平滑滤波器和锐化滤波器。平滑可用低通来实现，平滑的目的可分为两类：一类是模糊，目的是在提取较大的目标前去除太小的细节