1樓：網友
均值濾波和中值濾波的內容非常基礎，均值濾波相當於低通濾波，有將影象模糊化的趨勢，對椒鹽雜訊基本無能為力。中值濾波的優點是可以很好的過濾掉椒鹽雜訊，缺點是易造成影象的不連續性。通過下面三張圖可以清楚看到以上兩種濾波方法的差異。
原圖是含有椒鹽雜訊的影象。
利用中值濾波處理後，椒鹽雜訊幾乎完全被去除掉。
利用均值濾波處理後，椒鹽雜訊被處理成了小的氣泡，但與此同時影象開始變得模糊。
2樓：白露飲塵霜
椒鹽雜訊是幅值近似相沖昌橘等但隨機分佈在不同位置上，影象中有乾淨點也有汙染點。
中散團值濾波是選擇適當的點來替代汙染點的值，所以處理效果好。
因為雜訊的均值不為0,所以迅消均值濾波不能很好地去除雜訊點。
何謂中值濾波？有何特點？
3樓：惠企百科
中值濾波是對乙個滑動視窗內的諸畫素灰度值排序，用其中值代替視窗中心象素的原來灰度值，它是一種非線性的影象平滑法，它對脈衝干擾級椒鹽雜訊的抑制效果好，在抑制隨機雜訊的同時能有效雀喊保護邊緣少受模糊。
中值濾波經常用於去除影象或者其它訊號中的雜訊。這個設計思想就是檢查輸入訊號中的取樣並判斷它是否代表了訊號，使用奇數個取樣組成的觀察窗實現這項功能。觀察視窗中的數值進行排序，位於觀察窗中間的中值作為頃此野輸出。
然後，丟棄最早的值，取得新的取樣，重複上面的計算過程。
均值濾波的基本原理
4樓：妮妮汐汐
均值濾波的基本原理是對於一張影象的某個畫素，使用周圍相鄰畫素的平均灰度值來替代該畫素的灰度值，從而達到濾波平滑的效果。
1、均值濾波概述。
均值濾波也稱為線性濾波，其採用的主要方法為鄰域平均法。線性濾波的基本原理是用均值代替原影象中的各個畫素值，即對待處理的當前畫素點（x，y），選擇乙個模板。
該模板由其近鄰的若干畫素組成，求模板中所有畫素的均值，再把該均值賦予當前畫素點（x，y），作為處理後影象在該點上的灰度g（x，y），即g（x，y）=∑f（x，y）/mm為該模板中包含當前畫素在內的畫素總個數。
2、均值濾波不足之處。
均值濾波本身存在著固有的缺陷，即它不能很好地保護影象細節，在影象去噪的同時也破壞了影象的細節部分，從而使影象變得模糊，不能很好地去除雜訊點。
均值濾波的野豎應用：
1、影象去噪。
均值濾波可以有效去除影象中的噪點，使影象更加平滑、清晰。特別是在低光照或高增益條件下，影象雜訊較大時，均值濾波可以在不過分影響影象細節的情況下，去除噪點提高影象質量。
2、影象平滑。
均值濾波可以將影象中的高頻成分去除，因而在頌耐大影象平滑方面有著廣泛應用。在一些需要統計影象資訊的場合，如統計影象灰度分佈、邊緣檢測等，均值濾波可以有效平滑影象以降低統計誤差。
3、影象模糊。
均值濾波在影象模糊處理方面也有應用。通過設定不同的均值濾波模板如較大的濾波半徑或不同形狀的模板，可以實現對影象的模糊處理，常見的應用包括模糊化背景、平滑人臉、影象特效等。均值濾波是數字影象處理中最基礎的濾波方法之畝搏一，廣泛應用於影象去噪、平滑、模糊等方面。
均值濾波原理
5樓：暮色森林來信
線性濾波的基本原理是用均值代替原影象中的各個畫素值，即對待處理的當前畫素點（x，y），選擇乙個模板，該模板由其近鄰的若干畫素組成，求模板中所有畫素的均值，再把該均值賦予當前畫素點（x，y），作為處理後影象在該點上的灰度個g（x，y），即個g（x，y）=1/m ∑f（x，y） m為該模板中包含當前畫素在內的畫素總個數。
均值濾波也稱為線性濾波，其採用的主要方法跡首為鄰域平均法。如上均值濾波的簡單實現，其計算複雜度正比於半徑的平方，隨著半徑增加，耗時肯定增加。而在工程端落地應用，就必須得進行優化實現，站在巨人們得肩膀上，此處講解一下其基於積分圖的優化原理及實現。
均值濾波是典型的線性濾波演算法，它是指在影象上對目標畫素給乙個模板，該模板包括了其周圍的臨近畫素（以目標畫素為中心的周圍8個畫素，構成乙個濾波模板，即包括目標畫素本身），再用模板中的全體畫素的平均值來代替原來畫素值。均值濾波本身存在著固有的缺陷，即它不能很好地保搭州察護影象細節，在影象去噪的同時也破壞了知茄影象的細節部分，從而使影象變得模糊，不能很好地去除雜訊點。
均值濾波
6樓：亞浩科技
均值濾波是指用當前畫素點周圍n·n個畫素值的均值來代替當前畫素值。使用該山畝褲方法遍歷處理影象內的每乙個畫素點，即可完成整幅影象的均值濾波。
例如，希望對圖7-7中位於第5行第5列的畫素點進行均值濾波。
式中，m和n分別對應高度和寬度。一般情況下，m和n是相等的，例如比較常用的×7等。如果m和n的值越大，參與運算的畫素點數量就越多，影象失真越嚴重。
在opencv中，實現均值濾波的函式是，其語法格式為：
式中：通常情況下，使用均值濾波函逗簡數時，對於錨點anchor和邊界樣式bordertype，直接採用其預設值即可。
例針對雜訊影象，使用不同大小的卷積核對其進行均值濾波，並顯示均值濾波的情況。
從圖中可以看出，使用5×5的卷積核進行濾波處理時，影象的失真不明顯；而使用30×30的卷積核進行濾波處理時，影象的失真情況較明顯。
卷積核越大，參與到均值運算中的畫素就會越多，耐稿即當前點計算的是更多點的畫素值的平均值。因此，卷積核越大，去噪效果越好，當然花費的計算時間也會越長，同時讓影象失真越嚴重。在實際處理中，要在失真和去噪效果之間取得平衡，選取合適大小的卷積核。
中值濾波
7樓：天羅網
中值濾波與前面介紹的濾波方式不同，不再採用加權求均值的方式計算濾波結果。它用鄰域內所有畫素值的中間值來替代當前畫素蔽銀點的畫素值。
中值濾波會取當前畫素點及其周圍臨近畫素點（一共有奇數個畫素點）的畫素亮並蔽值，將這些畫素值排序，然後將位於中間位置的畫素值作為當前畫素點的畫素值。
例如，針對圖7-27中第4行第4列的畫素點，計算它的中值濾波值。
將其鄰域設定為3×3大小，對其3×3鄰域內畫素點的畫素值敬州進行排序（公升序降序均可），按公升序排序後得到序列值為：[66,78,90,91,93,94,95,97,101]。在該序列中，處於中心位置（也叫中心點或中值點）的值是「93」，因此用該值替換原來的畫素值78，作為當前點的新畫素值，處理結果如圖7-28所示。
在opencv中，實現中值濾波的函式是，其語法格式如下：
式中：例針對雜訊影象，對其進行中值濾波，顯示濾波的結果。
從圖中可以看到，由於沒有進行均值處理，中值濾波不存在均值濾波等濾波方式帶來的細節模糊問題。在中值濾波處理中，雜訊成分很難被選上，所以可以在幾乎不影響原有影象的情況下去除全部雜訊。但是由於需要進行排序等操作，中值濾波需要的運算量較大。
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