一、 实验内容： 线性平滑滤波实现 非线性平滑滤波实现——中值滤波 线性锐化滤波实现 非线性锐化滤波实现 二、 实验要求： 熟练掌握基于Matlab函数的空域滤波实现方法 比较体会各种空域滤波的适应场合及优缺点

通过局部传播进行图像滤波的边缘感知梯度域优化框架

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模拟图像处理(Analog image processing)； 模拟处理包括：光学处理（利用透镜）和电子处理，如：照相、遥感图像处理、电视信号处理等，电视图像是模拟信号处理的典型例子，它处理的是活动图像，25帧/秒。

使用无限制的扩散方程进行图像滤波，对图像加Gaussian噪声、椒盐噪声进行实验 【结论】将热方程作用于图像，能平滑图像，对图像模糊化，相当于低通滤波，并且随着迭代次数的增加图像会越来越模糊。但是热方程对于高斯噪声和椒盐噪声的处理效果不好，迭代50次后仍能看到明显噪声

基于L0稀疏约束的图像滤波算法，具有各项异性，是图像分割、目标检测等任务的基础

这是本人自己编写的可用于256*256大小的图像进行sobel边缘检测的vhd文件，可在QuartusII或MaxplisII下综合和仿真，并在FPGA上测试过。可以进行修改支持其他大小图像的sobel边缘检测，同时还可以实现其它的图像模块化处理算法，例如高斯滤波，平滑等。

32双线性滤波、Kirsch滤波、超限邻域滤波、逆滤波、双边滤波、同态滤波、小波滤波、六抽头滤波、约束最小平方滤波、非线性复扩散滤波、Lee滤波、Gabor滤波，、Wiener滤波、Kuwahara滤波、Beltrami流滤波、Lucy?Richardson滤波、NoLocalMeans滤波等研究内容。

基于MATLAB对散斑干涉图像进行低通滤波及二值化处理的编程

实验原理：1.OpenCV：OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列C函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口，从而使得图像处理和图像分析变得更加易于上手，让开发人员更多的精力花在算法。2.均值滤波：均值滤波是一种典型的线性滤波器，将一个窗口区域中的像素计算平均值，然后将窗口中计算得到的均值设置为锚点上的像素值。均值滤波用卷积实现，得到的像素值需除以窗口尺寸大小。 实验目的：采用局部、全局图像滤波方法，设计能实现人像美颜功能的算法 实验内容：1.了解并学习OpenCV的Python第三方库——opencv-python中实现读取图像、图像缩放、图像滤波、显示图像、保存图像等功能的函数。2.编写算法，对所给图像进行均值滤波，改变kernel的大小，得到不同的美颜图片，并进行比较。