图像滤波的作用和研究的意义是什么？

刚刚获得的图像有很多噪声。这主要是平时的工作和环境造成的。图像增强就是降低噪声，增强对比度。获得干净清晰的图像并不容易。为此目的，图像处理中涉及的操作是设计合适的匹配滤波器和合适的阈值。常用的有高斯滤波器、均值滤波器、中值滤波器、最小均方误差滤波器和Gabor滤波器。

因为高斯函数的傅里叶变换仍然是高斯函数，高斯函数可以在频域形成一个性能平滑的低通滤波器。高斯滤波可以通过频域乘法来实现。均值滤波是对信号进行局部平均，用平均值表示像素的灰度值。平均盒滤波器独立地平滑这个二维向量的每个分量。通过计算和变换，得到单位矢量图。将512×512的矢量图分成8×8个小区域，然后在每个小区域内，统计该区域内的主方向，即统计该区域内点方向的个数，取最大的方向作为该区域的主方向。所以我们得到了一个新的64×64的矢量图。这个新的矢量图可以通过使用3×3模板来进一步平滑。

中值滤波是一种常用的非线性滤波方法，也是图像处理技术中最常用的预处理技术。它在平滑脉冲噪声方面非常有效，同时可以保护图像的尖锐边缘。加权中值滤波可以提高中值滤波的边缘信号保留效果。但是在对方向性强的指纹图像进行滤波时，需要引入方向信息，即利用指纹方向图来指导中值滤波。

最小均方误差滤波器，也称为维纳滤波器，旨在最小化输入信号乘以响应的输出与预期输出之间的均方误差。

Gabor变换是由英国物理学家Gabor提出的。根据测不准原理，它具有最小的时频窗口，即Gabor函数可以实现最精确的时频局部化；此外，Gabor函数与哺乳动物视觉感受野相当一致，这对于研究图像特征检测或空间频率滤波非常有用。通过选择合适的参数，Gabor变换可以很好地实现图像分割、识别和理解。比如文献中提出的基于Gabor滤波器的增强算法。