图像滤波与降噪处理
实验说明
实验三:图像滤波与降噪处理
深入学习图像噪声的类型与特点,掌握各种滤波算法的原理。通过对比实验,理解不同滤波器在保留细节与去除噪声之间的权衡。
为实际应用中的图像预处理提供技术支撑。
达成要求：能针对高斯、椒盐或泊松噪声选择均值、中值、高斯或双边滤波并调节核大小与噪声强度，对比PSNR/SSIM后判定最优降噪方案。
- 识别常见图像噪声类型(高斯/椒盐/泊松)
- 理解空域滤波与频域滤波的区别
- 实践均值滤波、中值滤波、高斯滤波
- 体验双边滤波的边缘保护特性
- 学习形态学滤波方法
- 评估降噪效果(PSNR/SSIM指标)
- 知识目标: 掌握图像滤波的基本原理与算法
- 能力目标: 培养针对不同噪声选择滤波器的能力
- 素养目标: 理解信号处理中的权衡思想
- 噪声模型与统计特性
- 卷积核与滤波模板设计
- 均值滤波器实现
- 中值滤波器(非线性)
- 双边滤波器原理
- 图像质量评价指标
漫话数媒
开始实验后，课前的“AI 导学”会在这里生成奇思、妙想的对话。
已阅读实验说明、看过仿真实验区，可直接从这里开始
