数字图像处理的一道基础题，大神只要教我如何求出滤波结果就行了 数字图像处理的滤波问题

均值滤波：是用3×3邻域的9个数值，求取平均值代替邻域中心点的值

对灰色区域部分，

以左上角数值为15的点为例，均值滤波后该点值应该=（1+2+2+1+2+1+2+1+15）/9=3

以正中间数值为2的点为例，均值滤波后该点值应该=（15+1+2+0+3+2+2+1+2）/9=28/9

其他点也是同样的方法来求取

中值滤波：

是把3×3邻域的9个数值按大小顺序排列，以序列中间的数值代替邻域中心点的值

对灰色区域部分，

以左上角数值为15的点为例，3×3邻域按数值从小到大顺序排列

{1 1 1 1 2 2 2 2 15}，中间点为2，中值滤波后该点值应该为2

以正中间数值为2的点为例，3×3邻域按数值从小到大顺序排列

{0 1 1 2 2 2 2 3 15}，中间点为2，中值滤波后该点值应该为2

其他点也是同样的方法来求取

你的图片已经治好我多年的颈椎病，不知道你明白了吗？

求数字图像处理方面的大神，帮忙答一套题。。~

学习下......

假如图像只有两个点，一个0，一个255。128以上的滤掉。你认为一样不。

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#蒲亮孔# 数字图像处理中中值滤波的理解?谢谢 -
(13681916107)： 如果窗口中有奇数个元素,中值取元素按灰度值大小排序后的中间元素灰度值; 如果窗口中有偶数个元素,中值取元素按灰度值大小排序后,中间两个元素灰度的平均值.

#蒲亮孔# matlab数字图像处理
(13681916107)： 你可以先把原图像A滤波 保存到一个数组中 B 再把原图像A锐化保存到C数组中 B+C构成处理后的图像 用imwrite把这个写到你新的bmp中或者是在Photoshop中直接滤波 然后在图像上锐化即可

#蒲亮孔# 急!!!matlab数字图像处理 -
(13681916107)： 1 close all; clear all; clc; x=zeros(100,100); x(1:50,1:50)=1; x(51:100,51:100)=1; figure; imshow(x); y=repmat(x,5,5); figure; imshow(y);%%方块图 Y=fft2(y); plot(abs(Y));2 M=imread('dl011.jpg') P2=imnoise(M,'salt & pepper',0.02) %加入椒盐噪声 h=...

#蒲亮孔# 数字图像处理的问题什么是空域滤波什么是频域滤波区域的概念是什么
(13681916107)： 空域是指图像平面本身,空域滤波这类方法直接对图像的像素进行处理.频域滤波是变换域滤波的一种,它是指将图像进行变换后(频域是指经过傅里叶变换之后),在变换域中对图像的变换系数进行处理(滤波),处理完毕后再进行逆变换,获得滤波后的图像. 目前使用最多的变换方法是傅里叶变换和小波变换.

#蒲亮孔# 数字图像处理题 怎么做? -
(13681916107)： 简答 1.图像增强的作用:满足特定的要求,主要是人眼的主观视觉感觉 图像增强的手段:基于点操作的图像增强(灰度级变换)、基于直方图的图像增强(直方图规定化)、基 于块操作的图像增强(均值滤波等)、基于频域的滤波(平滑和锐...

#蒲亮孔# 数字图像处理的基本算法及要解决的主要问题 -
(13681916107)： 图像处理,是对图像进行分析、加工、和处理,使其满足视觉、心理以及其他要求的技术.图像处理是信号处理在图像域上的一个应用.目前大多数的图像是以数字形式存储,因而图像处理很多情况下指数字图像处理.此外,基于光学理论的处...

#蒲亮孔# 数字图像处理,判断题 -
(13681916107)： 1错,2错,3对,4错,5对,6错,7对,8对,9对,10,错

#蒲亮孔# 数字图像进行处理的步骤 -
(13681916107)： 色阶、或者曲线调整曝光、对比度,然后调整颜色、色相,另外根据具体情况,修复污点等.

#蒲亮孔# 数字图像处理均值滤波中的梯度倒数加权平均 C#编程 -
(13681916107)： 反着来看你的问题 h[m, n] = dt[m, n] / (2 * s) 有除以零 那么就是s是0,在往上看s = s + dt[k + 1, l + 1] - 1 s是个累计的值 那么就有2个可能 a dt[k + 1, l + 1] 都是1 所以 s每次累加都还是0 b dt有正有负 累加出现抵消 最后是0 那么在看之前一句 dt[k + 1,...

#蒲亮孔# 数字图像处理求解 MATLAB代码 -
(13681916107)： Image=imread('原图像'); subplot(2,2,1) imshow(Image); title('原图'); Spectrum=fft2(Image); subplot(2,2,2) imshow(Spectrum); title('FFT 变换结果'); subplot(2,2,3) Spectrum=fftshift(Spectrum); imshow(Spectrum); title('零点平移'); ...