「地推平均滤波」平滑滤波之均值滤波实验报告

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本文目录一览：

• 1、均值滤波适用于处理什么样的噪声
• 2、均值滤波原理
• 3、均值滤波

均值滤波适用于处理什么样的噪声

1、均值滤波可以帮助消除图像尖锐噪声，实现图像平滑，模糊等功能。理想的均值滤波是用每个像素和它周围像素计算出来的平均值替换图像中每个像素。

2、均值滤波和中值滤波的内容非常基础，均值滤波相当于低通滤波，有将图像模糊化的趋势，对椒盐噪声基本无能为力。中值滤波的优点是可以很好的过滤掉椒盐噪声，缺点是易造成图像的不连续性。

3、平滑性：周期平均滤波是一种线性滤波器，可以对信号的高频噪声进行平滑处理，减少噪声干扰。 响应时间稳定：周期平均滤波是一种按照固定时间间隔滤波的方法，响应时间是固定的，可以保证滤波器的稳定性。

4、均值滤波可以去高斯噪声，维纳滤波器的优点是适应面较广，无论平稳随机过程是连续的还是离散的，是标量的还是向量的，都可应用。不过顺序不一样，最后得到的结果也会有区别，建议你都试试，然后比对一下结果就好了。

5、均值滤波器能够有效抑制噪声，但同时也引起严重模糊。均值滤波器是最常用的线性低通平滑滤波器，它可以抑制图像中的加性噪声，同时也使图像模糊。

6、谐波均值滤波器对“盐”噪声效果更好，但是不适用于“胡椒”噪声。它善于处理像高斯噪声那样的其他噪声。

均值滤波原理

1、均值滤波可以帮助消除图像尖锐噪声，实现图像平滑，模糊等功能。理想的均值滤波是用每个像素和它周围像素计算出来的平均值替换图像中每个像素。

2、均值滤波应用的场景 均值模糊可以模糊图像以便得到感兴趣物体的粗略描述，也就是说，去除图像中的不相关细节，其中“不相关”是指与滤波器模板尺寸相比较小的像素区域，从而对图像有一个整体的认知。

3、均值滤波是指用当前像素点周围N·N个像素值的均值来代替当前像素值。使用该方法遍历处理图像内的每一个像素点，即可完成整幅图像的均值滤波。例如，希望对图7-7中位于第5行第5列的像素点进行均值滤波。

4、均值滤波也成线性滤波，其采用的主要方法为邻域平均法。线性滤波的基本原理是用原图像中某个像素临近值的均值代替原图像中的像素值。即滤波器的核（kernel）中所有的系数都相等，然后用该核去对图像做卷积。

均值滤波

均值滤波的基本原理是对于一张图像的某个像素，使用周围相邻像素的平均灰度值来替代该像素的灰度值，从而达到滤波平滑的效果。均值滤波概述。均值滤波也称为线性滤波，其采用的主要方法为邻域平均法。

均值滤波可以帮助消除图像尖锐噪声，实现图像平滑，模糊等功能。理想的均值滤波是用每个像素和它周围像素计算出来的平均值替换图像中每个像素。

答案：3x3的均值滤波可以通过以下步骤来计算： 将3x3的矩阵放置于图像的像素点上，将矩阵覆盖到像素点的位置上。 对矩阵中的所有像素点取平均值，得到一个新的像素值。

在OpenCV中，实现均值滤波的函数是cvblur()，其语法格式为：式中：通常情况下，使用均值滤波函数时，对于锚点anchor和边界样式borderType，直接采用其默认值即可。

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