本文介绍了数字图像处理中的图像平滑技术，包括均值滤波、高斯滤波和中值滤波。均值滤波通过邻域平均值替换像素值；高斯滤波利用高斯函数实现平滑；中值滤波则用邻域中值替换像素值，尤其适用于去除椒盐噪声。这些方法有助于提升图像质量和减少噪声。
在数字图像处理中，图像平滑是一种常见的图像增强技术，它可以减少图像中的噪声，使图像更加清晰和平滑。图像平滑的目标是通过消除或减少图像中的高频噪声成分来改善图像的质量。在本文中，我们将介绍几种常见的图像平滑方法，并提供相应的源代码。
- 均值滤波
均值滤波是一种简单而常用的图像平滑方法。它通过计算像素周围邻域像素的平均值来替代中心像素的值。以下是一个使用3x3邻域进行均值滤波的示例代码：
import cv2
import numpy as np
def mean_filter(image):
height, width = image.
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