---慢慢地go through冈萨雷斯的DIP和配套的matlab，记下一些零碎的知识点给自己以后复习。
DIP CH05 图像复原与重建
首先是一些空间域和频域添加噪声的方法，书中编写了imnoise2与imnoise3，分别在空间域和频域添加噪声（频域噪声对应空间周期噪声）。其中imnoise2主要是利用函数rand()与randn()，分别生成均匀分布（U(0,1)）与高斯分布（N(0,1)）的随机数，配合find()函数进行噪声生成；imnoise3则利用第四章的知识，用fftshift/ifftshift，fft2/ifft2等函数生成空间域周期噪声，注意在频域上脉冲要成对出现（共轭）。
5.3.1节主要探讨仅有噪声的复原与空间滤波。书中编写了spfilt，可以选择算术均值滤波，几何均值滤波，谐波均值滤波，逆谐波均值滤波，中值滤波，最大值滤波，最小值滤波，中点滤波和修正的阿尔法均值滤波。
几何均值滤波与算术均值滤波相比同样可以起平滑作用，但失真较少；
逆谐波均值滤波在参数Q取不同值时可蜕化为算数均值滤波（Q=0），谐波均值滤波（Q=-1），Q为正数时适合pepper noise，Q为负数时适合salt noise；
最大值滤波和最小值滤波分别适合pepper noise和salt noise；
中点滤波结合了统计排序和求平均，适合随机分布噪声；
修正的阿尔法均值滤波适合多种噪声情况；
利用第三章空间滤波的知识，使用fspecial()和imfilter()构造上述滤波过程；
（1） 输出图像类型与输入图像类型匹配，同时运算过程保持double精度的实现
inclass = class(g); g = im2double(g); ...;（运算，通过g得到f） f = changeclass(inclass, f);
（2） 几何均值滤波的实现中，将元素的乘积转化为元素(经过ln运算之后)的和（通过恒等式 a*b = exp ( ln(a*b) ) = exp (ln(a)+ln(b)) ），这样就可以使用已有的imfilter(‘average‘)函数；
（3） 矩阵元素求负数次方时，为防止0元素的出现，可以整个矩阵加一个极其小的数字，matlab中预设了这样一个变量：eps；
（4） imlincomb = image linear combination；
（5） 线性滤波常用replicate处理边界填充，排序滤波常用symmetric；
5.3.2节实现了自适应空间滤波器（自适应中值滤波器），matlab代码在附录C。（TBC）
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