扯一点题外话，这一个月经历了太多，接连感染了甲流、乙流，人都快烧没了，乙流最为严重，烧了一个星期的38-39度，咳嗽咳到虚脱。还是需要保护好身体，感觉身体扛不住几次连续发烧！（甲流乙流是病毒，提前准备好奥司他韦，这个是阻断病毒复制的药，48小时内效果是最明显的，不要像我一样等到中招了，才匆忙去买，送了3天，过了最佳时间.......）

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首先，我们还是先引入一个概念，图像处理操作包括：转换操作、赋值操作、变换操作、逻辑操作、过滤操作。（过滤操作就是本节主体）

转换操作：

转换操作将输入图像转换为另外一种格式，比如说RGB图像转为灰度图像，灰度图像转为二值图像。 RGB转为灰度利用公式:：

 在最前面的几节里面，我们了解到了RGB图像是3通道图像，一个像素的颜色由R、G、B决定。如果我们想从RGB转为灰度图像，就可以利用上面的公式实现。

灰度图像转为二值图像就是利用二值化，设定一个阈值，小于阈值为0，大于阈值为1，在之前的几节里面我们也是涉及到了的。

赋值操作：

初始化：将图像中所有的像素的灰度值赋值为某一个常数，这个里面必须要明确的是图像高度和宽度。

复制：将输入图像的每个像素灰度值复制输出到输出图像像素的灰度值中。

反转：灰度值的变换，假如一个图像灰度值范围为[0-255]，设图像的一个像素的灰度值为x，图像反转后的 灰度值为Y=255-X

变换操作：

变换操作通常涉及到输入图像的频率域，空间域到频率域的转换需要傅里叶变换。

过滤操作：

过滤操作描述：为使用正方形、矩形或线性过滤矩阵对输入图像进行卷积。

滤波器包括：平均、高斯、水平prewitt、垂直prewitt、水平Sobel、垂直Sobel、拉普拉斯算子、锐 化、中值滤波。

在我看来，对于一个滤波器来说，最能体现出滤波器的特点的地方应该是内核的元素的值。后面的不同滤波器代码可能都只是修改了内核的值。由于内容比较多，动手去实现就非常好理解！

平均滤波：平均过滤器旨在消除噪声

matlab代码如下：

clear;
n = 5;
I = imread('1.tif');
j = imnoise(I,'salt',0.02);
[height,width] = size(j);
FilterMid = j;
for row = (n+1)/2: height-(n-1)/2
for col = (n+1)/2:width-(n-1)/2
temp = double(j(row-((n-1)/2):row+((n-1)/2),col-((n-1)/2):col+((n-1)/2)));
template2 = sort(temp(:));
FilterMid(row,col) = template2((n*n+1)/2);
end
end
figure,subplot(1,3,1),imshow(I),title('原图像');
subplot(1,3,2),imshow(j),title('椒盐处理后的图像');
subplot(1,3,3),imshow(FilterMid),title('中值滤波后图像');

处理结果如下：

 高斯滤波：线性平滑滤波器，利用的是加权平均的处理方法，权重利用的是距离的远近，距离越近权重越大，也就是说对中心像素点的像素值生成影响越大。

代码如下：

clear,clc;
Img = imread('1.tif');
M = size(Img);
if numel(M)>2%判断灰度图像还是彩色图像
gray = rgb2gray(Img);
else
gray = Img;
end
%创建滤波器
I = imnoise(gray,'salt',0.02);
W =fspecial('gaussian',[5,5],1);
G = imfilter(I,W,'replicate');
figure
subplot(1,3,1),imshow(gray),title('原图像');
subplot(1,3,2),imshow(I),title('加了噪声图像');
subplot(1,3,3),imshow(G),title('高斯滤波器处理后图像');

运行结果如下：

水平prewitt ：水平Prewitt操作类似梯度滤波器一样，梯度滤波器也叫边缘滤波器，具有通过被考察像素某 一个方向的灰度变化的梯度（即出现突变的地方），找到边缘位置的作用，主打一个突出水平边缘效果。

垂直prewitt ：垂直prewitt具有突出图像垂直边缘的效果。

matlab代码如下：

clear;
F = imread('1.png');
F = rgb2gray(F);
f = double(F);
[row,col] = size(f);
f1 = zeros(row,col);
f2 = zeros(row,col);
f3 = zeros(row,col);
gy = [1,0,-1;1,0,-1;1,0,-1];
gx = [-1,-1,-1;0,0,0;1,1,1];
for i=2:row-1
for j=2:col-1
fx = [f(i-1,j-1),f(i-1,j),f(i-1,j+1);f(i,j-1),f(i,j),f(i,j+1);f(i+1,j1),f(i+1,j),f(i+1,j+1)];
fy = [f(i-1,j-1),f(i-1,j),f(i-1,j+1);f(i,j-1),f(i,j),f(i,j+1);f(i+1,j1),f(i+1,j),f(i+1,j+1)];
Gx = gx.*fx;
Gy = gy.*fy;
A = abs(sum(Gx(:)));
B = abs(sum(Gy(:)));
C = ((sum(Gx(:)))^2+(sum(Gy(:)))^2)^0.5;
if A >= 50//50为阈值，后面B、C同理
f1(i,j) = 255;
end
if B >= 50
f2(i,j) = 255;
end
if C >=50
f3(i,j) = 255;
end
end
end
figure
subplot(2,2,1),imshow(F),title('原图像');
subplot(2,2,2),imshow(f1),title('水平prewitt');
subplot(2,2,3),imshow(f2),title('垂直prewitt');
subplot(2,2,4),imshow(f3),title('水平且垂直prewitt');

运行结果如下：

阈值的设置需要不断去调整，没有说固定的最佳的阈值。

Sobel: 

水平Sobel:同理于prewitt算子，可以突出水平边缘，但是却通过与中心像素点的距离修改了影响的参数。

垂直sobel同样如此。

matlab代码如下：

clear;
F = imread('1.bmp');
F = rgb2gray(F);
f = double(F);
[row,col] = size(f);
f1 = zeros(row,col);
f2 = zeros(row,col);
f3 = zeros(row,col);
gx = [-1,-2,-1;0,0,0;1,2,1];
gy = [1,0,-1;2,0,-2;1,0,-1];
for i=2:row-1
for j=2:col-1
fx = [f(i-1,j-1),f(i-1,j),f(i-1,j+1);f(i,j-1),f(i,j),f(i,j+1);f(i+1,j1),f(i+1,j),f(i+1,j+1)];
fy = [f(i-1,j-1),f(i-1,j),f(i-1,j+1);f(i,j-1),f(i,j),f(i,j+1);f(i+1,j1),f(i+1,j),f(i+1,j+1)];
Gx = gx.*fx;
Gy = gy.*fy;
A = abs(sum(Gx(:)));
B = abs(sum(Gy(:)));
C = ((sum(Gx(:)))^2+(sum(Gy(:)))^2)^0.5;
if A >= 50
f1(i,j) = 255;
end
if B >= 50
f2(i,j) = 255;
end
if C >=50
f3(i,j) = 255;
end
end
end
figure
subplot(2,2,1),imshow(F),title('原图像');
subplot(2,2,2),imshow(f1),title('水平sobel');
subplot(2,2,3),imshow(f2),title('垂直sobel');
subplot(2,2,4),imshow(f3),title('水平且垂直sobel');

运行结果如下：

拉普拉斯算子：

二阶导数算子，作用是突出边缘效果，也就是锐化的效果

matlab代码如下：

clear;
img= imread('1.bmp');
%I = rgb2gray(img);
I= im2double(img);
[m,n]=size(I);
result =zeros(size(I));
laplace = [-1,-1,-1;-1,8,-1;-1,-1,-1];
for i= 2:m-1
for j= 2:n-1
f = [I(i-1,j-1),I(i-1,j),I(i-1,j+1);I(i,j-1),I(i,j),I(i,j+1);I(i+1,j1),I(i+1,j),I(i+1,j+1)];
G= laplace.*f;
result(i,j)= abs(sum(G(:)));
end
end
img = im2uint8(img);
result = im2uint8(result);
figure
subplot(1,2,1),imshow(img),title('原图像');
subplot(1,2,2),imshow(result),title('拉普拉斯处理后图像');

运行结果如下：

锐化低和锐化图像： 

锐化：突出边缘

锐化低：突出边缘的同时平滑图像

代码如下：

clear;
img= imread('1.bmp');
%I = rgb2gray(img);
I= im2double(img);
[m,n]=size(I);
result =zeros(size(I));
result1 = zeros(size(I));
result2 = zeros(size(I));
laplace = [-1,-1,-1;-1,8,-1;-1,-1,-1];
sharpen = [-1,-1,-1;-1,9,-1;-1,-1,-1];
sharpen_low = [-1/8,-1/8,-1/8;-1/8,2,-1/8;-1/8,-1/8,-1/8];
for i= 2:m-1
for j= 2:n-1
f = [I(i-1,j-1),I(i-1,j),I(i-1,j+1);I(i,j-1),I(i,j),I(i,j+1);I(i+1,j1),I(i+1,j),I(i+1,j+1)];
G= laplace.*f;
G2 = sharpen.*f;
G3 =sharpen_low.*f;
result(i,j)= abs(sum(G(:)));
result1(i,j)= abs(sum(G2(:)));
result2(i,j)= abs(sum(G3(:)));
end
end
img = im2uint8(img);
result = im2uint8(result);
result1 = im2uint8(result1);
result2 = im2uint8(result2);
figure
subplot(2,2,1),imshow(img),title('原图像');
subplot(2,2,2),imshow(result),title('拉普拉斯处理后图像');
subplot(2,2,3),imshow(result1),title('锐化处理图像');
subplot(2,2,4),imshow(result2),title('锐化低处理图像');

结果如下：

中值滤波：取内核的中值作为中心元素的值。

代码如下：

clear;
n = 5;
img = imread('1.bmp');
j = imnoise(img,'salt',0.02);
[height,width] = size(j);
FilterMid = j;
for row = (n+1)/2:height-(n-1)/2
for col = (n+1)/2:width-(n-1)/2
temp = double(j(row-((n-1)/2):row+((n-1)/2),col-((n-1)/2):col+((n-1)/2)));
template2 = sort(temp(:));
FilterMid(row,col)= template2((n*n+1)/2);
end
end
figure
subplot(1,3,1),imshow(img),title('原图像');
subplot(1,3,2),imshow(j),title('加入椒盐噪声的图像');
subplot(1,3,3),imshow(FilterMid),title('中值滤波处理后的图像');

运行结果如下：

 均值滤波：取内核的均值作为中心元素的值

代码如下：

clear;
clc;
fn=imread('1.bmp');
f=imnoise(fn,'salt',0.02);
[row,col]=size(f);
f1 = zeros(row,col);
for i=2:row-1
for j=2:col-1
f2 =[f(i-1,j-1),f(i-1,j),f(i-1,j+1);f(i,j-1),f(i,j),f(i,j+1);f(i+1,j1),f(i+1,j),f(i+1,j+1)];
f1(i,j) = mean((f2(:)));
end
end
f1= round(f1);
%f1 = double2uint8(f1);
imshow(f1);
figure
subplot(1,3,1),imshow(fn),title('原图像');
subplot(1,3,2),imshow(f),title('加入噪声的图像');
subplot(1,3,3),imshow(f1,[0,255]),title('均值滤波处理后的图像');

运行结果如下：

建议去动手实现一下！