1、均值濾波器

? ? 鄰域平均法是一種局部空間域處理的算法。設一幅圖像肺f(x,y)為N*N的陣列，處理后的圖像為g(x,y)，它的每個像素的灰度級由包含(x,y)鄰域的幾個像素的灰度級的平均值所決定。圖像鄰域平均法的處理效果與所用的鄰域半徑有關。半徑越大，則圖像的模糊程度也就越大。另外，圖像鄰域平均算法簡單，計算速度快，但它的主要缺點是在降低噪聲的同時使圖像產生模糊，特別在邊沿和細節處，鄰域越大，模糊越厲害。

2、中值濾波器

? ? 它是一種基于排序統計理論的可有效抑制噪聲的非線性平滑濾波器，其基本原理是把數字圖像或數字序列中一點的值用該點的一個鄰域中各點值的中值代換。其主要功能是讓周圍像素灰度值的差比較大的像素改成與周圍的像素值接近的值，從而可以消除孤立的噪聲點，所以中值濾波對于濾波圖像的椒鹽噪聲非常有效。中值濾波在一定條件下可以克服線性濾波帶來的圖像細節的模糊問題。

? ? 中值濾波去除噪聲的效果除了與噪聲的類型有關，還與鄰域的空間范圍和中值計算中涉及的像素數有關。一般來說小于濾波面積一半的亮或暗的物體基本上會被濾除，而較大的物體幾乎原封不動地保存下來，因此，中值濾波器的空間尺寸必須根據現有的問題來進行調整。較簡單的模板是N*N的方形（N通常為奇數）。中值濾波器可以做到既去除噪聲又能保護圖像的邊緣，從而獲得較滿意的復原效果，而且，在實際運算過程中不需要圖像的統計特性，這也帶來不少方面，但對一些細節多，特別是點、線、尖項細節較多的圖像不宜采用中值濾波的方法。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的均值与中值滤波器的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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