图像滤波基础知识：图像与波的关系以及图像噪声知识

图像滤波是数字图像处理中常用的技术，它通过对图像中的像素进行操作，以改变图像的特性或减少图像中的噪声。在了解图像滤波之前，我们需要先了解图像与波的关系以及图像噪声的概念。

1. 图像与波的关系：
   数字图像可以看作是二维空间中的离散数据集合，其中每个像素都包含了图像中某一点的亮度或颜色信息。这些像素可以被看作是图像中的波，而图像可以被看作是波在二维空间中的传播和反射。

   图像滤波的目的是通过对图像中的波进行处理，以改变波的特性或减少波的噪声。常见的图像滤波操作包括平滑滤波（平均、中值滤波等）和增强滤波（锐化、边缘检测等）。

2. 图像噪声：
   图像噪声是指在图像中存在的不希望的干扰信号，它可以由多种因素引起，如图像采集设备的噪声、信号传输过程中的干扰等。图像噪声会降低图像的质量和可读性，因此在图像处理中需要采取适当的滤波方法来减少噪声的影响。

下面通过Python代码示例来演示图像滤波的基本操作和图像噪声的处理。

import cv2
import numpy as np
from