图像邻域运算：灰度平滑处理方法

邻域运算是指输出图像中每个像素的灰度值是由输入图像的一个邻域内的几个像素的灰度值共同决定的。通常像素点的邻域是一个远小于图像自身尺寸、形状规则的像素块，如3×3正方形、2×3矩形或近似圆形的多边形。

首先我们需了解十字邻域、方形邻域、3点邻域的概念。如图3－42所示，十字邻域指当前像素的上、下、左、右4点；方形邻域指十字邻域再加上当前像素对角线方向上的4个邻点总共8个点；3点邻域指当前像素的上、下两个点。

图3－42　像素邻域

(a)十字邻域；(b)方形邻域；(c)3点邻域

邻域运算指根据当前像素周围的像素信息，更准确地修改当前像素的值，即输出的像素值由包含当前像素的一个邻域中的几个像素的像素值决定，可通过“邻域平均”方法进行图像的平滑处理。图像平滑处理的目的是去除图像中的噪声，常用的邻域平均窗口有十字邻域、方形邻域、3点邻域3种，即对窗口范围内的像素的灰度值进行平均值计算，然后将当前像素的灰度值用它所在邻域内像素的灰度值的平均值代替即可，其优点是算法简单，其缺点是会造成图像中物体边缘的模糊。

此外，常见的邻域运算就是模板运算。模板就是一个系数矩阵，模板的大小经常是奇数，如3×3，5×5，7×7等，图3－43就是一个简单的3×3模板。(www.xing528.com)

模板运算就是对图像中某个像素重新赋值为其本身原有灰度值与相邻像素的灰度值的函数。例如，考虑图3－44(a)所示的子图区域，将图3－44(b)给出的模板中心放在z5上，用模板上对应的系数与模板下的像素相乘，并将累加结果重新赋值给z5即可。

图3－43　3×3模板

图3－44　模板运算图解

(a)待操作图像子图部分；(b)3×3模板