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第五章数字图像的预处理技术 5.1 图像退化模型与噪声分类 5.2 图像噪声的空间域滤波方法 5.2.1 针对加性噪声的空间域滤波方法 (1) 自适应均值滤波器 2．自适应中值滤波器 3．自适应梯度倒数加权滤波器 5.2.2 空间域滤波方法的 MATLAB 实现 5.3 图像空间域滤波新方法探索 5.3.1 中值滤波算法的研究 1 噪声检测 2 基于 1数据逼近和细节保护规则函数的凸面代价函数与噪声恢复 3 方法性能的仿真实验评价 5.3.2 均 值滤波算法的研究 1 基于 RADON 变换的图像主纹理方向分析 2 概率统计模型 3 方法性能的仿真实验评价 5.4 周期噪声与频域滤波 5.5 小波滤波 5.5.1 小波域去噪模型 5.5.2 阈值的估计 5.5.3 小波滤噪的 MATLAB 实现 5.6 偏微分方程图像去噪 5.7 边缘检测 5.7.1 边缘检测的梯度算子 1Roberts 算子 1 g (x , y ) T d (x , y) （5-116 ） 0 g (x , y) T 2 Prewitt 算子 3 Sobel 算子 4 LOG 算子 5 Canny 算子 5.7.2 基于梯度算子的边缘检测 MATLAB 编程 5.7.3Hough 变换与线检测 第五章数字图像的预处理技术 数字图像的预处理技术是图像处理与分析的基础， 其处理结果对后序图像的处理与分析 结果有非常大的影响。 图像的预处理技术主要包括图像复原、 图像增强两种操作， 图像复原 是通过使用退化现象的先验知识试图重建或恢复一幅退化图像，主要包括几何畸变的修正、 图像滤噪等， 本书在第三章介绍了几何畸变的修正的基本内容。 本章主要介绍图像滤噪的相 关内容。 图像增强是根据图像处理或分析的主要目标， 以增强图像中相关的部分信息为主要 目标的操作， 主要包括图像锐化、 边缘检测及基于图像直方图的图像增强等。 在第三章介绍 了基于图像直方图的图像增强技术。本章主要介绍图像图像锐化、边缘检测的相关内容。 5.1 图像退化模型与噪声分类 在图像生成与传输过程中，由于成像系统与通讯信道各种因素的影响，可能使图像质量 降低。这种图像质量的降低，被称之为“退化” 。图像模糊、失真、附加噪声等都是图像退 化的典型表现。 图像复原是利用退化过程的先验知识使已被退化的图像恢复本来的面目， 从 而改善图像的质量。 图像复原可以看成是退化的逆过程， 因此了解图像的退化是进行图像复 原的基础。一般来说，图像的退化过程可以描述为如下的数学表达式： g x, y Hf x, y (5-1) 式中， f x, y 是原图像， H 是综合退化因子， g x, y 是退化后的图像。 通常，图像 f x , y 可以表示成 ： f x, y f , x , y d d (5-2) 式中， f , 是像素点的特征函数， x ,