数字图像处理-领域平均滤波

1 实验题目

如何采用邻域平均滤波消除图像中比 q*q 像素块小的目标。设想要将目标的平均灰度值减少为原来平均灰度值的 1/8。用这种方法，那些目标可以接近背景灰度并用门限法消除。给出平均掩模的最小尺寸(奇数)。该掩模仅对整幅图像处理一次就将平均灰度级减少到所希望的程度,并用 matlab 编程说明。

2 解答

邻域平均滤波是一种常用的图像处理方法，可以通过计算像素周围邻域的平均值来实现图像平滑。在消除图像中比 q*q 像素块小的目标时，可以采用以下步骤：

（1）确定目标区域的大小：根据题目要求，目标的平均灰度值需要减少为原来的 1/8，因此可以通过计算目标区域的平均灰度值来确定目标区域的大小。

（2）计算邻域平均值：对于每个像素，计算其周围 q*q 大小的邻域的平均灰度值。

（3）判断目标与背景：将每个像素的灰度值与邻域平均值进行比较，如果差值小于门限值，则将该像素视为目标，否则视为背景。

（4）重建图像：将目标像素的灰度值设置为背景灰度值，即将目标接近背景灰度。

（5）应用门限法：根据题目要求，可以使用门限法将目标从图像中消除。

3 程序源代码

Matlab 复制代码

% 读取图像
image = imread('a.jpg');
% 定义掩模尺寸
maskSize = 3; % 假设掩模尺寸为 3x3
% 计算图像大小
[height, width] = size(image);
% 创建输出图像
outputImage = zeros(height, width);
% 遍历图像像素
for i = 1:height
for j = 1:width
% 计算邻域范围
startRow = max(1, i - floor(maskSize/2));
endRow = min(height, i + floor(maskSize/2));
startCol = max(1, j - floor(maskSize/2));
endCol = min(width, j + floor(maskSize/2));
% 计算邻域平均值
neighborhood = image(startRow:endRow, startCol:endCol);
averageValue = mean(neighborhood(:));
% 判断目标与背景
threshold=200;
if abs(image(i, j) - averageValue) < threshold
outputImage(i, j) = averageValue;
else
outputImage(i, j) = image(i, j);
end
end
end
% 应用门限法消除目标
outputImage(outputImage < threshold) = 0;
% 显示结果图像
imshow(outputImage);