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先天下之忧而忧，后天下之乐而乐。——范仲淹
数字图像与视频处理
第四次作业
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摘要：空域滤波是一类常用的数字图像处理方法，包括平滑和锐化两个部分，
它与频域滤波相对应，并且具有操作简单、运算量小的优点。本文从空域滤波出
发，借助openCV计算机视觉库，在VS2013开发环境上，利用C++编程实现空
域的高斯平滑滤波和中值滤波，并分析这两种方法各自的优缺点。在锐化滤波方
面，本文主要研究非锐化掩蔽、Sobel算子和Laplace算子的锐化效果，并通过横
向和纵向对比分析它们各自的适用情况和优缺点，以便于为相关方面的工作提供
参考。
关键词：openCV空域高斯平滑中值滤波非锐化掩蔽SobelLaplace算子
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先天下之忧而忧，后天下之乐而乐。——范仲淹
概述
图像的空域滤波是基于像素邻域处理的滤波方法，即直接在图像所在的二
维空间对每一个像素的灰度值进行处理。通常情况下，空域滤波是应用模版对
每个像素及其周围邻域的所有像素进行某种数学运算以得到该像素的灰度值，
新的灰度值的大小不仅与该像素的灰度值有关，而且还与其领域内像素的灰度
值有关。
空域滤波是在图像空间通过邻域操作完成的，最常用的运算是模版运算，
基本思路是将某个像素的值作为它本身的灰度值和其相邻像素灰度值的函数。
模版可以看作是的小图像，一般取偶数，最基本的尺寸为，更大的尺寸如，等
等。模板卷积的基本步骤如下：
（1）使模板在图中漫游，并将模板中心与图中某个像素位置重合；
（2）将模板上的各个像素与模板下的各对应像素的灰度值相乘；
（3）将所有乘积相加，为保持图像的灰度范围，常常将灰度值除以模版中像素
的个数，得到的结果作为模板中心位置像素的灰度值。
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(a)(b)(c)
图1空域模板操作示意图
模板运算如上图所示，其中(a)表示原始图像区域，是其像素值，(b)表示一个的
模板，滤波后生成的的新图像域如(c)所示，原对应位置像素设为，
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