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在图像处理上，常常使用各种指数，例如：归一化差分植被指数归一化差分水体指数如何通过MATLAB实现通过各类指数提取对应地物，是遥感图像处理中常见的问题。使用各类指数时，一般先对整幅图像求归一化差分指数，之后通过设定阈值来对目标与非目标进行区分。...

目录 概述 空间域平滑——低通滤波 空间域锐化——高通滤波 概述 图像的滤波分为空间域和频率域两方面，在此首先说明空间域滤波。空间域滤波又分为高通滤波和低通滤波两种，下面分别阐述。 空间域平滑——低通滤波 低通滤波可以理解为降噪的过程，常用的方法有均值滤波、高斯滤波、中值滤波、K个近邻的平滑、梯度倒数加权平滑等。 均值滤波，顾名思义即是取范围内各点灰度的平均值作为中间像元的灰度值来进行滤波，3*3模板的演示代码如下： %% % 均值滤波 clear; clc; %% % 主程序入口 Ma

Sobel算子 %% % Sobel算子 clear; clc; %% % 主程序入口 Main(); %% % 主函数 function Main() Image = imread('lena.tif'); OutImage = uint8(Method_Sobel(Image)); figure('name','Sobel检测边缘'); imshow(OutImage); title('Sobel边缘'); end %% % Sobel算子函数 functio