『壹』 什麼是matlab圖像平滑處理
在圖像的獲取和傳輸過程中原始圖像會受到各種雜訊的干擾，使圖像 質量下降。為了抑制雜訊、改善圖像質量，要對圖像進行平滑處理。抑制或消除 這些雜訊而改善圖像質量的過程稱為圖像的平滑。 圖像平滑的目的是為了消除噪 聲。 雜訊消除的方法又可以分為空間域或頻率域，亦可以分為全局處理或局部處 理，亦可以按線性平滑、非線性平滑和自適應平滑來區別。圖像的平滑是一種實 用的數字圖像處理技術， 一個較好的平滑處理方法應該既能消除圖像雜訊，又不 使圖像邊緣輪廓和線條變模糊， 這就是研究數字圖像平滑處理要追求的目標。一 般情況下， 減少雜訊的方法可以在空間域或頻率域進行處理， 主要有鄰域平均法、 中值濾波法、低通濾波法等，鄰域平均法即通過提高信噪比，取得較好的平滑效 果； 空間域低通濾波採用低通濾波的方法去除雜訊；以及頻域低通濾波法通過除 去其高頻分量就能去掉雜訊，從而使圖像得到平滑。
『貳』 分析比較下列圖像增強方法：直方圖均衡化、平滑、銳化、偽彩色增強等，各種的優缺點,總結其適用場合
直方圖均衡化：直方圖均衡化是將原圖象的直方圖通過變換函數修正為均勻的直方圖，然後按均衡直方
圖修正原圖象。圖象均衡化處理後，圖象的直方圖是平直的，即各灰度級具有相同的出現頻數，那麼由
於灰度級具有均勻的概率分布，圖象看起來就更清晰了。
圖象在傳輸過程中，由於傳輸信道、采樣系統質量較差，或受各種干擾的影響，而造成圖象毛
糙，此時，就需對圖象進行平滑處理。目的：去除或衰減圖象中雜訊和假輪廓；• 方法分類：空域和頻域方法。
圖象銳化（Image Sharpening）
1. 圖象變模糊原因：（1）成像系統聚焦不好或信道過窄；（2）平均或積分運算；使目標物輪廓變模糊，細節輪廓不清晰。
2. 目的：加重目標物輪廓，使模糊圖象變清晰。
3. 方法分類：
(1）空域微(差)分法—模糊圖象實質是受到平均或積分運算，故對其進行逆運算（微分），使圖象清
晰；
(2) 頻域高通濾波法—從頻域角度考慮，圖象模糊的實質是高頻分量被衰減，故可用高頻濾波加重濾波
使圖象清晰。在圖像的識別中常需要突出邊緣和輪廓信息。圖像銳化就是增強圖像的邊緣或輪廓。圖像平滑通過積分過程使得圖像邊緣模糊，圖像銳化則通過微分而使圖像邊緣突出、清晰。
人眼的視覺特性：
• 分辨的灰度級介於十幾到二十幾級之間；
• 彩色分辨能力可達到灰度分辨能力的百倍以上。
彩色增強技術是利用人眼的視覺特性，將灰度圖像變成彩色圖像或改變彩色圖像已有彩色的分布，改善圖像的可分辨性。彩色增強方法可分為偽彩色處理和真彩色處理。
偽彩色的含義：把不敏感的灰度信號轉換成敏感的彩色信號，稱為偽彩色增強。偽彩色指定某灰度為某種彩色。
自然物體的彩色稱為真彩色。
偽彩色增強是把黑白圖像的各個不同灰度級按照線性或非線性的映射函數變換成不同的彩色，得到一幅彩色圖像的技術。使原圖像細節更易辨認，目標更容易識別。偽彩色增強的方法主要有密度分割法、灰度級一彩色變換、頻率域偽彩色增強三種。
我當初也沒有學好，只是列出它們的作用 ，至於適用場合看用途應該就可以判斷了。都是我一個一個找的啊。
『叄』 在數字圖像處理中什麼是圖像平滑什麼是圖像銳化
（圖象平滑）①目的：降低圖像銳度，同時也會去除部分雜訊，處理後導致圖象模糊；②處理方法：鄰域平均法、中值濾波法、多圖象平均法，採用取平均值或中值的方法來模糊雜訊；③圖象邊緣及雜訊頻率都在高頻區，用低通濾波法來去雜訊。
（圖象銳化）①目的：增強圖像輪廓和細節，使圖象清晰，處理後雜訊也會增強；②處理方法：梯度法、拉普拉斯演算法、Robert演算法，採用微分運算求信號變化率，加強高頻分量，使圖象輪廓清晰；③圖象邊緣或線條等細節部分在高頻區，用高通濾波讓高頻分量通過。