图像滤波

资 源 简 介

图像滤波

详 情 说 明

图像滤波是数字图像处理中的基础技术，主要用于增强图像质量或提取特定特征。在Matlab环境中，滤波操作可以通过内置函数高效实现，尤其适合快速验证算法效果。

核心原理是通过卷积运算，让图像与特定滤波器（核）进行局部像素计算。常见的滤波类型包括： 平滑滤波（如均值滤波、高斯滤波）：用于降噪或模糊处理，通过削弱高频信号来消除细节或噪声。 锐化滤波（如拉普拉斯算子）：突出边缘信息，通过增强高频分量提升图像对比度。

Matlab的优势在于其矩阵运算能力，例如直接使用`imfilter`或`fspecial`生成预设滤波器。用户无需手动实现卷积，只需关注滤波器的设计逻辑： 参数选择：如高斯滤波的σ值决定模糊程度。 边界处理：需指定填充方式（如零填充或对称填充），避免边缘失真。

实践建议：通过`imshow`对比滤波前后的直方图变化，直观理解不同核的频域特性。对于课题研究，可扩展至自适应滤波或频域滤波（如傅里叶变换结合频域掩模）。