均值滤波以后噪音方差降落多少，请问中值滤波与均值滤波各自的优缺点

来源：整理时间：2024-03-02 10:29:50 编辑：亚灵电子网手机版

1，请问中值滤波与均值滤波各自的优缺点

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。通过下面三张图可以清楚看到以上两种滤波方法的差异。原图是含有椒盐噪声的图像利用中值滤波处理后，椒盐噪声几乎完全被去除掉利用均值滤波处理后，椒盐噪声被处理成了小的气泡，但与此同时图像开始变得模糊。拓展资料：中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。方法是用某种结构的二维滑动模板，将板内像素按照像素值的大小进行排序，生成单调上升(或下降)的为二维数据序列。二维中值滤波输出为g(x,y)=med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。线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值，即对待处理的当前像素点(x，y)，选择一个模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点(x，y)，作为处理后图像在该点上的灰度g(x，y)，即g(x，y)=1/m∑f(x，y)m为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。

请问中值滤波与均值滤波各自的优缺点

2，均值滤波

??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。根据上述运算，针对每一个像素点，都是与一个内部值均为1/25的5×5矩阵相乘，得到均值滤波的计算结果，如图7-11所示。将使用的5×5矩阵一般化，可以得到如图7-12所示的结果。式中，M和N分别对应高度和宽度。一般情况下，M和N是相等的，例如比较常用的3×3、5×5、7×7等。如果M和N的值越大，参与运算的像素点数量就越多，图像失真越严重。在OpenCV中，实现均值滤波的函数是cv2.blur()，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。【例7.2】针对噪声图像，使用不同大小的卷积核对其进行均值滤波，并显示均值滤波的情况。 ??从图中可以看出，使用5×5的卷积核进行滤波处理时，图像的失真不明显；而使用30×30的卷积核进行滤波处理时，图像的失真情况较明显。 ??卷积核越大，参与到均值运算中的像素就会越多，即当前点计算的是更多点的像素值的平均值。因此，卷积核越大，去噪效果越好，当然花费的计算时间也会越长，同时让图像失真越严重。在实际处理中，要在失真和去噪效果之间取得平衡，选取合适大小的卷积核。

均值滤波

3，均值滤波

一. 均值滤波简介和原理均值滤波，是图像处理中常用的手段，从频率域观点来看均值滤波是一种低通滤波器，高频信号将会去掉。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。以3*3均值滤波器为例，均值滤波器算法原理如下图：二. 用均值滤波器对椒盐噪声污染后的图像去噪 python 源码： import cv2 import numpy as np # mean filter def mean_filter(img, K_size=3): H, W, C = img.shape # zero padding pad = K_size // 2 out = np.zeros((H + pad * 2, W + pad * 2, C), dtype=np.float) out[pad: pad + H, pad: pad + W] = img.copy().astype(np.float) tmp = out.copy() # filtering for y in range(H): for x in range(W): for c in range(C): out[pad + y, pad + x, c] = np.mean(tmp[y: y + K_size, x: x + K_size, c]) out = out[pad: pad + H, pad: pad + W].astype(np.uint8) return out # Read image img = cv2.imread("../paojie_sp1.jpg") # Mean Filter out = mean_filter(img, K_size=5) # Save result cv2.imwrite("out.jpg", out) cv2.imshow("result", out) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 三. 实验结果：可以看到，均值滤波后，图像中噪声虽然有所减弱，但是图像变模糊了。因为均值滤波器过滤掉了图像中的高频分量，所以图像的边缘都变模糊了。（去除一定量椒盐噪声，可以考虑使用中值滤波）四. 参考内容： https://www.cnblogs.com/wojianxin/p/12501891.html

均值滤波