确定中心像素

中心像素是正在被操作处理的输入图像中的实际像素。如果邻域的行数和列数为奇数，中心像素实际上位于邻域的中心。如果其中一个维度长度相等，则中心像素刚好在中心的左侧或正上方。例如，在2 × 2的邻域中，中心像素是左上方的像素。

对于任何米——- - - - - -n邻域，中心像素为

(((mn) + 1) / 2)

在上图所示的2 × 3块中，中心像素为(1,2)，或邻域顶部行第二列的像素。

滑动邻域运算的一般算法

要执行滑动邻域操作，

例如，该函数可能是一个平均操作，将邻域像素的值相加，然后将结果除以邻域像素的数量。这个计算的结果就是输出像素的值。

滑动邻域操作中的边界填充行为

当邻域块在图像上滑动时，邻域中的一些像素可能会丢失，特别是如果中心像素位于图像的边界上。例如，如果中心像素是图像左上角的像素，则邻域包括不属于图像的像素。

为了处理这些邻域，滑动邻域操作垫图像的边界，通常是0。换句话说，这些函数通过假设图像周围有额外的0的行和列来处理边界像素。这些行和列不会成为输出图像的一部分，只用作图像中实际像素的邻域的一部分。

实现线性和非线性滤波滑动邻域操作

您可以使用滑动邻域操作来实现多种过滤操作。滑动邻居操作的一个例子是卷积，它被用来实现线性滤波。MATLAB^®提供了conv而且filter2函数用于执行卷积，工具箱提供imfilter函数。看到什么是空间域图像滤波?有关这些函数的更多信息。

除了卷积，还有许多其他的过滤操作可以通过滑动邻域实现。其中许多操作本质上是非线性的。例如，您可以实现一个滑动邻域操作，其中输出像素的值等于输入像素邻域中像素值的标准差。

要实现各种滑动邻域操作，请使用nlfilter函数。nlfilter将图像、邻域大小和返回标量的函数作为输入参数，并返回与输入图像大小相同的图像。nlfilter通过将相应的输入像素的邻域传递给函数，计算输出图像中每个像素的值。

例如，这段代码通过对输入像素的3 × 3邻域(即像素本身及其八个相邻邻域)的值取标准差来计算每个输出像素。

I = imread(“tire.tif”）;I2 = nlfilter(I，[3 3]，“std2”）;

也可以编写代码实现特定的函数，然后使用此函数与之配合nlfilter．例如，这个命令处理矩阵我在2乘3的邻域中，函数叫做myfun.m．的语法@myfun是函数句柄的示例。

I2 = nlfilter(I，[2 3]，@myfun);

如果您不愿意编写代码来实现特定的函数，则可以使用匿名函数。这个示例将图像转换为类双因为平方根函数没有定义uint8数据类型。

I = im2double(imread)“tire.tif”));F = @(x)√(min(x(:)));I2 = nlfilter(I，[2 2]，f);

(有关函数句柄的更多信息，请参见创建函数句柄．有关匿名函数的详细信息，请参见匿名函数．)

下面的示例使用nlfilter将每个像素设置为其3 × 3邻域的最大值。

I = imread(“tire.tif”）;F = @(x) max(x(:));I2 = nlfilter(I，[3 3]，f);imshow(我);图中,imshow (I2);