增强算子
6) 中值滤波
① 先使用“滤镜 → 杂色 → 添加杂色”菜单添加噪声，再使用“滤镜—杂色—中间值” 中值滤波操作，设置滤波半径，观察处理结果；
原始图像
加噪图像
滤波图像
7) 边缘检测
使用“滤镜 → 风格化 ”的“查找边缘”，“等高线”等可以提取图像的边缘，改变参数，提取图像的最佳边缘。
原始图像
查找边缘
等高线法
四、思考题
1) 通过实习，中值滤波和均匀平滑在去图像噪声上各有什么特点，试比较两种方法异同。
中值滤波的特点是它对图像噪声的抑制效果好，在抑制图像噪声的同时能有效保护边缘少受模糊。均匀平滑的特点是让图像噪声柔和一点，也更加模糊。两种方法都对图像噪声有很好抑制效果好，但是中值滤波是保护图像边缘的同时去除噪声，中值滤波容易去除孤立点、线的噪声同时保持图象的边缘，但对高斯噪声无能为力。均匀平滑的思想是通过将一点和周围8个点作平均，从而去除突然变化的点，滤掉噪声，其代价是图象有一定程度的模糊。
2) 试比较边缘检测算子Laplace、Prewitt、Sobel算子、方向算子、梯度算子的效果，总结其优缺点。
Prewitt算子和Sobel算子都是一阶的微分算子,而前者是平均滤波,后者是加权平均滤波且检测的图象边缘可能大于2个像素。这两者对灰度渐变低噪声 的图象有较好的检测效果,但是对于混合多复杂噪声的图象,处理效果就不理 想了。梯度算子计算简单,但精度不高,只能检测出图象大致的轮廓,而对于比较 细的边缘可能会忽略。Laplace算子在边缘检测时它的锐化模板能锐化图像。