基本概念

空间域滤波增强采用模板处理方法对图像进行 滤波，去除图像噪声或增强图像的细节

 空间域平滑滤波器

分析：任何一幅原始图像，在其获取和传输等过程中， 会受到各种噪声的干扰，使图像模糊，对图像分析不利。 •为了抑制噪声改善图像质量所进行的处理称图像平滑或 去噪。
方法分类：

（1）局部平滑法

（2）超限像素平滑法

（3）空间低通滤波法

（1）局部平滑法

•局部平滑法是一种直接在空间域上进行平滑处理的技术。

•相邻像素间存在很高的空间相关性，而噪声则是统计独 立的。

•因此，可用邻域内各像素的灰度平均值代替该像素原来 的灰度值，实现图像的平滑。

【定理】设图像中的噪声是随机不相关的加性噪声，窗 口内各点噪声是独立同分布的，经过上述平滑后，信号 与噪声的方差比可望提高 N 倍。 即平滑后图像灰度的方差变为原来的1/ N 。

（2）超限像素平滑法

对邻域平均法稍加改进，可导出超限像素平滑法。 它是将 f ( x , y )和邻域平均 g ( x , y )的差的绝对值与选定的 阈值进行比较，根据比较结果决定点（ x , y ）的后灰 度 g‘ ( x , y )。其表达式为：

这种算法对对保护仅有微小灰度差的细节及纹理也有效。

•可见随着邻域增大，去噪能力增强，但模糊程度也大

空间低通滤波法

定义：

•图像锐化就是增强图像的边缘或轮廓。

•图像平滑通过积分过程使得图像边缘模糊。

•图像锐化则通过微分而使图像边缘突出、清晰。

（1）梯度锐化法

（3）低频分量消减法