包括椒盐噪声，高斯噪声，均值滤波，中值滤波，高斯滤波，Sobel滤波，Laplace滤波和对应的系统函数以及三种常用的参数分析，MSE，PSNR，SSIM，基础知识推导以及内容，代码上都有详解。有缘人看到就拿去用

USTC软件学院图像处理与分析课程实验（Python实现）。 实验 1： 图像灰度变换 掌握 Opencv 进行图像处理的基础，实现图像的灰度变换处理。 实验 2： 直方图均衡 掌握对图像直方图进行操作，实现图像的直方图均衡算法。 实验 3： 空域滤波 掌握利用模板对图像进行空域滤波操作，熟练掌握常用空域模板的使用。 实验 4： 图像去噪 1、掌握算术均值滤波器、几何均值滤波器、谐波和逆谐波均值滤波器进行 图像去噪的算法 2、掌握利用中值滤波器进行图像去噪的算法 3、掌握自适应中值滤波算法 4、

图像边缘信息主要集中在高频段，通常说图像锐化或检测边缘，实质就是高频滤波。我们知道微分运算是求信号的变化率，具有加强高频分量的作用。在空域运算中来说，对图像的锐化就是计算微分。对于数字图像的离散信号，微分运算就变成计算差分或梯度。图像处理中有多种边缘检测（梯度）算子，常用的包括普通一阶差分，Robert算子（交叉差分），Sobel算子等等，是基于寻找梯度强度。拉普拉斯算子（二阶差分）是基于过零点检测。通过计算梯度，设置阀值，得到边缘图像。 Canny边缘检测算子是一种多级检测算法。1986年由J