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2.2.3 Sobel算子 （加权平均差分法）
Sobel算子是典型的基于一阶导数的边缘检测算子，由于该算子中引入了类似局部平均的运算，因此对噪声具有平滑作用，能很好的消除噪声的影响。Sobel算子包含两组3x3的矩阵，分别为横向及纵向模板，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。
2.3 中值滤波
中值滤波法是一种非线性平滑技术，它设置它没一个像素点的灰度值为这一点某邻域内的像素点灰度值总和的中值。
中值滤波是一种采用排序统计理论的能够减轻噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理将数字图像或者数字序列中所取的一点的值代替为该点的邻域中所有点的中值，使四周的像素值逼近的真实值，进而去除孤立的噪声点。采用某种结构的二位滑动模板的方法，按照像素值的大小来给板内像素排个序，产生单调的二文数据序列。g（x,y）=med{f(x-k,y-l),(k,l∈W)} 是二位中值滤波的输出，其中，f(x,y)是最初的图像，g(x,y)是处理后的图像。W代表二文模板，通常为3*3，5*5区域，亦或者是不一样的形状，比如线状，圆形，十字形，圆环形等等。
2.4 线性灰度变换
灰度线性变换就是将图像中所有点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。
或 D = T[D]
要求D和D’都在图像的灰度范围之内。灰度变换函数描述了输入灰度值和输出灰度值之间的转换关系。一旦灰度转换关系确定，则图像中每一点的运算关系就被完全确定下来。
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