均值滤波python实现不调用opencv

本文介绍了数字图像处理中的均值滤波技术,通过使用周围像素点的平均值替换中心点值,有效去除图像噪声,实现图像平滑。文章详细阐述了均值滤波的原理,并提供了Python代码实现,包括添加椒盐噪声和均值滤波过程。

                                                                            数字图像均值滤波

 

  1. 滤波的作用:

 

对数字图像进行滤波其主要目的是消除其中的噪声,保留图像中的有用信息平滑图像,因此图像滤波也叫图像平滑。图像和数字信号也有共同之处,就是有用信息基本都在低频段或者中频段,这也是信号滤波的基础。

 

2、均值滤波原理:

均值滤波过程中,使用周围像素点的均值来代替中心点的值。其数学解释在于,当某一个点的远低于或者远大于其他像素点的值时,使用均值代替该点的值可以使得该点更接近于真实值。

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