159.下列图像平滑算法中既能有效地平滑噪声，又可以避免边缘模糊效应的是( )。

好的，我们来详细解析一下这道题。 ### 题目背景 图像平滑算法的主要目的是减少图像中的噪声，同时尽量保持图像的细节和边缘信息。不同的算法在处理噪声和平滑效果上各有优缺点。 ### 选项解析 **A. 领域平均法** - **原理**：领域平均法通过对图像中每个像素及其邻域内的像素值取平均值来平滑图像。 - **优点**：简单、计算量小。 - **缺点**：容易导致边缘模糊，因为平均操作会使得边缘信息被平滑掉。 - **适用场景**：适用于噪声较少且对边缘细节要求不高的场合。 **B. 中值滤波法** - **原理**：中值滤波法通过对图像中每个像素及其邻域内的像素值进行排序，然后用中间值替换当前像素值。 - **优点**：能有效去除椒盐噪声（即随机出现的黑白点），同时保留边缘信息。 - **缺点**：计算量相对较大，对于某些类型的噪声效果可能不如其他方法。 - **适用场景**：适用于去除椒盐噪声，同时需要保持边缘清晰的场合。 **C. 低通滤波法** - **原理**：低通滤波法通过频率域的方法，抑制高频成分（噪声）来平滑图像。 - **优点**：能有效去除高频噪声。 - **缺点**：容易导致图像整体模糊，尤其是边缘部分。 - **适用场景**：适用于噪声主要集中在高频部分的场合。 **D. 灰度变换法** - **原理**：灰度变换法通过改变图像中每个像素的灰度值来达到平滑效果。 - **优点**：可以增强或减弱某些灰度范围的像素值。 - **缺点**：主要用于对比度调整，对噪声的平滑效果有限。 - **适用场景**：适用于调整图像的对比度和亮度，而不是专门用于去噪。 ### 为什么选 B **中值滤波法**（B选项）之所以被选为正确答案，是因为它在平滑噪声的同时，能够较好地保留图像的边缘信息。具体来说： - **去噪能力**：中值滤波法对椒盐噪声特别有效，因为它通过排序和取中值的方式，可以很好地去除这些随机出现的噪声点。 - **边缘保护**：由于中值滤波法是基于排序的，而不是简单的平均，因此它不会像领域平均法那样导致边缘模糊。 ### 示例 假设有一个包含椒盐噪声的图像，如下所示： ``` 原始图像（含噪声）: 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 应用中值滤波法后的图像: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ``` 可以看到，中值滤波法成功去除了噪声点（0），同时保持了图像的整体结构和边缘信息。