数字图像--图象的平滑

灰度图       

       把白色与黑色之间按对数关系分为若干等级，称为灰度。灰度分为256阶。用灰度表示的图像称作灰度图。

　　除了常见的卫星图像、航空照片外，许多地球物理观测数据也以灰度表示。以位场图像为例，把位场表示为灰度图，需要将位场观测值灰度量化，即将场的变化范围转换成256阶的灰度范围。由于位场的动态变化范围非常大，磁场可达数万个纳特，重力场也可能在数百个重力单位内变化，所以在显示为图像前通常需要对位场观测值进行拉伸或压缩。

　　什么叫灰度图？任何颜色都有红、绿、蓝三原色组成，假如原来某点的颜色为RGB(R，G，B)，那么，我们可以通过下面几种方法，将其转换为灰度：

　　1.浮点算法：Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11

　　2.整数方法：Gray=(R*30+G*59+B*11)/100

　　3.移位方法：Gray =(R*76+G*151+B*28)>>8;

　　4.平均值法：Gray=（R+G+B）/3;

　　5.仅取绿色：Gray=G；

通过上述任一种方法求得Gray后，将原来的RGB(R,G,B)中的R,G,B统一用Gray替换，形成新的颜色RGB(Gray,Gray,Gray)，用它替换原来的RGB(R,G,B)就是灰度图了。  

 图像平滑

        图像平滑是指用于突出图像的宽大区域、低频成分、主干部分或抑制图像噪声和干扰高频成分，使图像亮度平缓渐变，减小突变梯度，改善图像质量的图像处理方法。图像平滑的方法包括：插值方法，线性平滑方法，卷积法等等。这样的处理方法根据图像噪声的不同进行平滑，比如椒盐噪声，就采用线性平滑方法！
        Box模板虽然考虑了邻域点的作用，但并没有考虑各点位置的影响，对于所有的9个点都一视同仁，所以平滑的效果并不理想。实际上我们可以想象，离某点越近的点对该点的影响应该越大，为此，我们引入了加权系数，即高斯模版。

Box模板   ：

高斯模板：

举个实际的例子：下图中，从左到右分别是原图，用高斯模板处理的图，用Box模板处理的图，可以看出，采用高斯模板，在实现平滑效果的同时，要比Box模板清晰一些。