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平滑滤波的滤波方法
高斯滤波：使用高斯函数计算邻域像素的加权平均值替换中心像素。高斯滤波可以有效减少噪声而保留更多图像细节，是一种理想的平滑滤波方法。中值过滤：用邻域像素的中值替换中心像素，可以有效去除峰值噪声，保留边缘细节。
以下是几种常见的平滑滤波器。移动平均滤波器：移动平均滤波器通过计算输入信号窗口内的平均值来平滑信号。窗口大小决定了平滑程度，较大的窗口将平均更多的样本，从而提供更强的平滑效果。
均值滤波也成线性滤波，其***用的主要方法为邻域平均法。线性滤波的基本原理是用原图像中某个像素临近值的均值代替原图像中的像素值。即滤波器的核（kernel）中所有的系数都相等，然后用该核去对图像做卷积。
图像平滑处理有哪些方法
图像平滑处理的常用方法主要有以下几种：平均过滤、高斯滤波、中值过滤、双边滤波、拉普拉斯算子。平均过滤：用邻域像素的平均值替换中心像素，可以减少图像噪声，但也会减弱图像细节和边缘。
图像平滑的方法包括：插值方法，线性平滑方法，卷积法等等。
常用的图像平滑处理算法包括高斯滤波、中值滤波和均值滤波。其中，高斯滤波可以把大部分噪声和杂点都去掉，同时还不会损失太多图像的质量。中值滤波则特别适用于去噪音较大的图像，而均值滤波则用来处理低频信号。
中值滤波是非线性的图像处理方法，在去噪的同时可以兼顾到边界信息的保留。选一个含有奇数点的窗口W，将这个窗口在图像上扫描，把窗口中所含的像素点按灰度级的升或降序排列，取位于中间的灰度值来代替该点的灰度值。
滤波时根据高斯函数的形状来选择权值。***用3×3,5×5的高斯模板,实现对...
1、最小的高斯平均模板实际上就是图3所示的3×3加权平均模板（它是对高斯分布比较粗糙的近似）。如图4所示的5×5高斯平均模板是次小的一个。
2、高斯滤波器是一类根据高斯函数的形状来选择权值的线性平滑滤波器。高斯平滑滤波器对于抑制服从正态分布 的噪声非常有效。一维零均值高斯函数为：g（x）=exp（-x^2/（2 sigma^2）其中，高斯分布参数Sigma决定了高斯函数的宽度。
3、最上面的滤波器是常用的高斯滤波器，可以用来对图像进行 平滑去噪 ；中间和最下面的过滤器可以用来 提取边缘特征。
4、高斯白噪声的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性，高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。高斯滤波器是一类根据高斯函数的形状来选择权值的线性平滑滤波器。
5、其中，卷积处理就是比较简便有效而最常使用的空间滤波方法之一。 与前述几种增强不同，卷积增强是一种邻域处理技术。它是通过一定尺寸的模板（矩阵）对原图像进行卷积运算来实现的。
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