1、第1、5章遙感數(shù)字成像強(qiáng)調(diào)處理、第2、5.2空間強(qiáng)調(diào)，以強(qiáng)調(diào)圖像上的某個(gè)特征為目的(例如，能夠強(qiáng)調(diào)邊緣和線性地上物，抑制在圖像上的取得和傳輸中發(fā)生的各種噪聲)，通過(guò)像素和周圍的鄰接像素的關(guān)系，采用在空間域的附近處理的方法在圖像上，這些個(gè)噪聲可表現(xiàn)為一些亮點(diǎn)或過(guò)于明亮的區(qū)域，改進(jìn)影像質(zhì)量以便抑制噪聲的處理被稱為圖像平滑，其中，噪聲是影響各種人對(duì)圖像信息的理解或分析的因素，常見(jiàn)噪聲是不可預(yù)測(cè)的隨機(jī)信號(hào)， 5、可以認(rèn)為噪聲特征單帶圖像是關(guān)于二次元亮度的分布，可以認(rèn)為噪聲是關(guān)于亮度的干擾作用，并且按照隨機(jī)過(guò)程來(lái)描述噪聲，雖然不能知道分布函數(shù)和密度函數(shù)，但是在許多情況下，這些個(gè)函數(shù)是測(cè)量和描述是不精確的

2、也不能得到，6、平均平滑化為了除去尖溜溜“噪聲”和平滑的圖像，在以各像素為中心的區(qū)域內(nèi)取其像素值，而不是平均化。 當(dāng)區(qū)域范圍是MN時(shí)，在具體糾正計(jì)算時(shí)經(jīng)常使用的用于獲得平均值的33個(gè)數(shù)字鍵大板塊進(jìn)行日式榻榻米取入運(yùn)算，而當(dāng)M=N時(shí)，33個(gè)數(shù)字鍵大板塊在計(jì)算時(shí)不取中心值，以便不會(huì)影響平均值上升，并且用周圍的4個(gè)或8個(gè)像素進(jìn)行糾正運(yùn)算。 8、雖然平均平滑算法簡(jiǎn)單，修正的速度快，但是卻引起圖像的模糊，特別是在圖像的邊緣和細(xì)節(jié)上，尖溜溜噪聲是相當(dāng)大的衰減。 另外，隨著附近范圍的擴(kuò)大，如果噪聲去除能力增強(qiáng)，則云同步的模糊性變得嚴(yán)重。 為了保留55數(shù)字大板塊、9，99數(shù)字大板塊、10，圖像的邊緣和詳細(xì)信息

3、，改進(jìn)該算法，導(dǎo)入閾值t，將原圖像的灰度值f(i，j )和平均值g(i，j )之差的絕對(duì)值與所選擇的閾值進(jìn)行比較，當(dāng)比較的差小于閾值時(shí)，取原來(lái)的值的差為閾值其公式是，11、中值濾波器環(huán)的目的是在各像素以其為中心的附近，取中間亮度值代替像素值，除去尖溜溜“噪聲”，使圖像平滑。 具體的校正運(yùn)算方法和數(shù)字大板塊的卷入方法同樣，采用了有源窗口的掃描方法。 取值時(shí)，按亮度值的大小排列窗內(nèi)的所有像素，將中間值設(shè)為中間像素的值。 所以MN最好取奇數(shù)。 12，例如，3X3窗口：按升序排列，取中位數(shù)、13，并且使用1X3的數(shù)字大板塊執(zhí)行中位數(shù)濾波，從而最左邊和最右邊的兩列保持原始值。 根據(jù)中值濾波器結(jié)果可以看出，在云同步前，圖像中間的灰度改變傾向是保守的。14、如3x3數(shù)字鍵，第5大的是中位數(shù)，5x5數(shù)字鍵，第13大的是中位數(shù)，7x7數(shù)字鍵大板塊，第25大的是中位數(shù)，9x9數(shù)字鍵大板塊，第41大的是中位數(shù)。 該當(dāng)且僅當(dāng)像素被連續(xù)地排列。 與在(10、15、20、20、20、25、100 )、15、一維度中值濾波器中的一些例子中一樣，采集15個(gè)數(shù)字鍵大板塊也可以部署在二次元中并且二次元中值濾波器比一維度更有效。 窗戶的形狀有線狀、方形、十字狀、菱形等。 16、中值濾波器和平均化的目的是去除圖像上的尖溜溜“噪聲”，使圖像平滑化，但是兩者之間存在差異，選擇哪一種方法取決于圖像的特征和