图像处理之均值滤波器、高斯滤波器和双边滤波器

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#图像处理 #均值算法 #算法 #计算机视觉

本文介绍了图像处理中常见的三种滤波器：均值滤波器、高斯滤波器和双边滤波器。均值滤波器通过像素周围像素的平均值来平滑图像，但可能导致边缘模糊。高斯滤波器使用高斯函数作为卷积核，对边缘的模糊程度小于均值滤波。双边滤波器则结合了空间距离和像素值差异，既能平滑图像又能保留边缘细节。

 

目录

 

引言

均值滤波器

高斯滤波器

双边滤波器

引言

       在图像处理中，对于平滑噪声可以分别在空域和频域中进行处理，在这里主要介绍下空域内一些比较常见的滤波处理并相互比较。 

均值滤波器

        均值滤波器是图像处理中比较常见的一种平滑噪声的滤波器，其主要原理是利用某像素和周围像素相加再取平均值用以替换该像素值以达到平滑的目的。

滤波模板：

        无论对于什么滤波器，给了滤波模板之后，在处理卷积时，都要进行归一化，表明该像素滤波后的取值取决于与周围像素的权重，对于均值滤波：

              =          1/9*  

       为了与高斯滤波器和双边滤波器比较，均值滤波器的含义也可以理解为处理某一像素的滤波取值取决

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