的思想，模板操作实现了一种邻域运算，即某个像素点的结果不仅与本像素灰度有关，而且与其邻域点的像素值有关。模板运算在数学中的描述就是卷积运算，这里不再赘述。邻域平均法也可以用数学公式表达：设fij为给定的含有噪声的图像，经过邻域平均处理后的图像为gij，则
gij∑fijij∈M（31）NM所取邻域中各邻近像素的坐标，N是邻域中包含的邻近像素的个数。邻
1111域平均法的模板为：111，中间的黑点表示以该像素为中心元素，即该像9111
素是要进行处理的像素。在实际应用中，也可以根据不同的需要选择使用不同的模板尺寸，如3×3、5×5、7×7、9×9等。邻域平均处理方法是以图像模糊为代价来减小噪声的，且模板尺寸越大，噪声减小的效果越显著。如果fij是噪声点，其邻近像素灰度与之相差很大，采用邻域平均法就是用邻近像素的平均值来代替它，这样能明显消弱噪声点，使邻域中灰度接近均匀，起到平滑灰度的作用。因此，邻域平均法具有良好的噪声平滑效果，是最简单的一种平滑方法。
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f图像预处理系统设计
图像平滑与图像锐化
312算法实现程序中采用的是3×3的模板，即把当前图像fij和它周围8个像素的灰度值相加，然后将求得的平均值（除以9）作为该点的像素值。Amapimreadf234bmpfigure1imshowAmaptitle原图imagedoubleAfori1256ai0e
dfori2255forj2255bimagei1j1imagei1jimagei1j1imageij1imageijimageij1imagei1j1imagei1jimagei1j1bb9imageijbe
de
dfigure2imshowimagemaptitle平滑使用上述代码对含有高斯噪声的图像31分别利用邻域平均法的不同尺寸模板进行平滑后的实验结果，图32、图33显示的是分别使用了3×3、5×5模板平滑后的图像。从实验结果可以看出，当所用平滑模板尺寸增大时，对噪声的消除效果也有所增强，但同时会带来图像的模糊，边缘细节逐步减少，且运算量增大。在实际应用中，可以根据不同的应用场合选择合适的模板大小。
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图像平滑与图像锐化
原原
图31含有噪声的原始图像
平平33
图323×3邻域平均法的平滑图像
平平55
图335×5邻域平均法的平滑图像
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32图像锐化
321图像锐化的目的和意义图像锐化是一种补偿轮廓、突出边缘信息以使图像更为清晰的处理方法锐化的目标实质上是要增强原始图像的高频成分常规的锐化算法对整幅图像进行高频增强结果呈现明r