1、“.....同时保留了大部分所需要的信号。 高斯滤波器的宽度决定着平滑程度是由参数表证的，而且 和平滑程度的关系是非常简单的。 越大，高斯滤波器的频带就越宽，平 滑程度就越好。 通过调节平滑程度参数......”。

2、“..... 由于高斯函数的可分离性，大高斯滤波器可以有效实现。 通过二 维高斯函数的卷积可以分两步来进行，首先将图像与维高斯函数进行卷 积，然后将卷积的结果与方向垂直的相同维高斯函数进行卷积。 因此， 二维高斯滤波的计算量随滤波模板宽度成线性增长而不是成平方增长。 这 些性质使得它在早期的图像处理中特别有用......”。

3、“..... 边缘检测 边缘检测定义 所谓图像边缘是指图像局部特性的不连续性，例如，灰度级 的突变，颜色的突变，纹理结构的突变等。 边缘广泛存在于目标与目标 物体与背景区域与区域含不同色彩之间，它是图像分割所依赖的重 要特征......”。

4、“.....其原 理也是用于其他特性突变的边缘检测。 图像的边线通常与图像灰度的阶导数的不连续性有关。 图像灰度的 不连续性可分为两类阶跃不连续，即图像灰度再不连续出的两边的像素 的灰度只有明显的差异，如图所示，线条不连续，即图像灰度突然从 个值变化到另个值，保持个较小的行程又返回到原来的值。 在实际中......”。

5、“.....由于空间分辨率尺度空间图用这种均匀性另种方法寻找 图像成分之间的边界，因而是利用图像的不均匀性。 主要有直方图分割， 区域生长，梯度法等。 边界查索，用于检测图像中线状局部结构，通常是作为图像分 割的个预处理步骤。 大多数图像边缘检测技术应用种形式的梯度算子......”。

6、“.....用它 们的复合结果可检测任意方向的边界。 图像增强和复原，用于改进图像的质量。 不同的增强技术可以 用于不同的目的，这取决于应用的类型。 如果打算直接观察图像，可以增 强对比度。 如果是为了进步对图像作数字处理，可以选择分割种突 出各图像成分之间的边界和线状结构的运算列很大......”。

7、“.....涉及 计算量很大。 因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换沃尔 什变换离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处 理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理如傅立叶变换可在频 域中进行数字滤波处理。 目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具 有良好的局部化特性......”。

8、“..... 滤波器基本原理 中值滤波器基本原理 中值滤波就是用个奇数点的移动窗口，将窗口中心点的值用窗口内 个点的中值代替。 假设窗口内有五点，其值为，那 么此窗口内各点的中值即为。 设有个维序列，取窗口长度点数为为奇数，对其进 行中值滤波......”。

9、“.....取其序号为中心点的那个数 作为滤波输出。 其公式为 , 例如，有序列，则。 此列 若用平滑滤波，窗口也是取，那么平滑滤波输出为。 高斯滤波器基本原理 高斯滤波是根据高斯函数的形状来选择权值的线性平滑滤波器。 高斯 平滑滤波器对去除服从正态分布的噪声是很有效果的。 维零均值高斯函 数为。 其中......”。