5.2.2灰度图像的平滑处理
图像的平滑处理主要的目的是去除图像中的噪音，有目的地突出或者抑制图像中的整体或局部特性，改善图像的“视觉效果” ，使处理后的图像更加适用于某种特定的应用场合，为图像特征信息的提取以及其他的图像分析奠定良好的基础。
图像中的噪音是在信息处理中应该去除的干扰信息，它一般都是高频信号，噪音会导致图像质量的恶化、信息的模糊以及找不到有效的图像特征等等，从而给图像的分析带来困难。因此对图像进行平滑处理是图像边缘提取的一个重要步骤。值得注意的是在去除噪音的同时，平滑处理还会损坏图像的边缘特征，所以使用平滑处理时要充分考虑噪音的特征，选择最优的平滑处理方法。 目前的图像平滑处理方法主要有邻域平均法和中值滤波法两种：
1）邻域平均法是一种典型的线性低通滤波器，该方法主要是通过利用平滑模板对图像进行卷积运算，从而达到去除噪音的，它将某一像素点包含在内所有邻域像素点加权求平均，然后把这个平均值作为该点最后的像素值，从而滤掉图像中的高频信号。
其模板的设计原则一般是：模板的大小都为奇数，每一个模板前面的系数都等于模板所有值的和的倒数。其中最常用的平滑模板有3×3模板、5×5模板和高斯模板，其具体形式依次如下所示：
2）中值滤波是一种典型的非线性低通滤波器，其方法是把以某像素点为中心的所有邻域点的像素灰度值，按照从大到小的顺序排列，然后将中间值作为该像素点灰度值的方法，如果像素点的个数是偶数时，则取两个中间值的平均作为该像素的灰度值。可以说中值滤波是一种使得图像上某一位置的灰度值更加接近邻域值的方法。
在以上两种方法中，3×3模板、5×5模板都是简单的求平均方法，所以平滑处理后的图像会有明显的模糊糊，所以一般在室内导航中这样的模板很少被使用。
中值滤波，虽然很容易去除孤立点，在去除噪音的同时，也可以比较好地保留边的锐度和图像的细节，但对高斯噪声的处理效果不佳。而且当模板范围内噪声点的个数大于其模板内像素总数的一半时，中值滤波去除噪音的效果会明显下
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降。
而对于高斯模板，我们可以看出它是利用不同的系数乘以像素，从权值上看，中间的权值要比周围的大，也就是说离模板中心近的像素要比远的像素更加重要。这样做的好处是可以减少由于平滑处理而出现的模糊，对于高斯噪音有很好的处理效果，并且在去除噪音的同时很好的保护了边缘信息。
由于室内环境中的噪音多是高斯分布的，所以应用高斯滤波的平滑处理方法不仅去除了图像的高斯噪音，使图像变得平滑，而且很好的保留了图像的边缘信息。
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结论
经过两个多月的努力，基于视觉移动的机器人论文终于完成 在整个设计过程中，出现过很多的难题，但都在老师和同学的帮助下顺利解决了，在不断的学习过程中我体会到：
写论文是一个不断学习的过程，从最初刚写论文时对各种问题的模糊认识到最后能够对该问题有深刻的认识，我体会到实践对于学习的重要性，以前只是明白理论，没有经过实践考察，对知识的理解不够明确，通过这次的做，真正做到理论与实践相结合。
总之，通过毕业设计,我深刻体会到要做好一个完整的事情，需要有系统的思维方式和方法，对待要解决的问题，要耐心、要善于运用已有的资源来充实自己。同时我也深刻的认识到，在对待一个新事物时，一定要从整体考虑，完成一步之后再作下一步，这样才能更加有效。
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致谢
当我写完这篇毕业论文的时候，有一种如释重负的感觉，在经历了找工作的焦灼、写论文的煎熬之后，感觉好像一切都尘埃落定，想起了那句伤感的歌词：“Time to say goodbye.”即将给自己的学生时代和校园生活划上一个分号，之所以说它是分号，是因为我对无忧无虑的学生生活还有无比的怀念，对单纯美好的校园生活还有无比的向往。这只是我生命中的一个路口，并不是终点，我始终相信青春不会散场，坚信有一天会重返校园，以学生或老师的身份去延续这种快乐和幸福。
感谢我的母校??尤其是机电系所有的老师们,在这片净土读书三载，无形中塑造了我生命的气质、生活的方式，也练就了我乐观的心态和一颗感恩的心。尊敬的李老师无论是为人还是为学都是我生活上和学术上的引路人，感激之情无以言表，只能在日后的工作和学习中踏实做人、勤奋做事，做出一番成绩来回报他对我的恩惠。宿舍同学的互帮互助和深厚友谊更是赐予了我研究生生活不可磨灭的记忆。
在毕业前最后的时光，仍旧要感谢我生命中出现的那些十分重要的师姐师兄、师弟师妹们，以及我结识的朋友们。他们不仅在学术上给予我指点，同时也是我生活中一起同行的人，在交往的过程中我们建立信任、彼此鼓励、互相支持与帮助。
当然，在我求学期间，还要感谢我深爱的父母亲一直以来对我无怨无悔的付出、支持、关爱、尊重和信任，在我学习、生活、感情、工作上遇到困难时，是您们帮我抵御风霜，谢谢您们。我是幸运而幸福的，我知足并且义无反顾的在大
家的关爱下坚持自己的信念和理想一路前行。
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