比较均值滤波和中值滤波的优缺点？椒盐噪声是幅值近似相等但随机分布在不同位置上,图像中有干净点也有污染点.中值滤波是选择适当的点来替代污染点的值,所以处理效果好.因为噪声的均值不为0,所以均值滤波不能很好地去除噪声点.空间滤波是-?空间滤
比较均值滤波和中值滤波的优缺点？
椒盐噪声是幅值近似相等但随机分布在不同位置上,图像中有干净点也有污染点. 中值滤波是选择适当的点来替代污染点的值,所以处理效果好. 因为噪声的均值不为0,所以均值滤波不能很好地去除噪声点.
空间滤波是-?
空间滤波（spatial filtering）
一种采用滤波处理的影像增强方法。其理论基础是空间卷积。目的是改善影像质量，包括去除高频噪声与干扰，及影像边缘增强、线性增强以及去模糊等。分为低通滤波（平滑化）、高通滤波（锐化）和带通滤波。处理方法有计算机处理（数字滤波）和光学信息处理两种。
matlab 均值滤波后的图像为什么是白色
1句话是读取图片2句话是三维转二维，也可以使彩色普片转化为灰色图片3句话是读取 显示图片 建议不要用figure 用subplot（2.2.x）这样的话全部图片会显示在一个界面里面4句话是加入盐椒噪音，后面的是0.02是参数5句话是改变图片的像素值6句话同37句话是利用均值函数filter进行滤波 filter是一个封装函数，你可以在最下面的显示框里面输入type filter查看源代码 要改为矩阵为5的话，只要改动3改为5就可以了最后就是显示，建议你每一个显示前面都添加一个subplot这样可以显示所有普片在一个显示里面写了这么多~~亲，能帮我采纳下不》》打字慢辛苦哦
关于c++中均值滤波求助
//中值滤波和均值大概这个样子 int?nbytewidth=nwidth*3; if?(nbytewidth%4)?nbytewidth+=4-(nbytewidth%4); byte?p[9],s; int?i,j; for(y=1;y{ for(x=3;x { //把一个像素周围的8个像素值分别赋值给p[0]到p[8] p[0]=lpinput[x-3+(y-1)*nbytewidth]; p[1]=lpinput[x+(y-1)*nbytewidth]; p[2]=lpinput[x+3+(y-1)*nbytewidth]; p[3]=lpinput[x-3+y*nbytewidth]; p[4]=lpinput[x+y*nbytewidth]; p[5]=lpinput[x+3+y*nbytewidth]; p[6]=lpinput[x-3+(y+1)*nbytewidth]; p[7]=lpinput[x+(y+1)*nbytewidth]; p[8]=lpinput[x+3+(y+1)*nbytewidth]; //将p[0]到p[8]从小到大排列 for(j=0;j<5;j++) { for(i=j+1;ip[i]) { s=p[j]; p[j]=p[i]; p[i]=s; } } } //将各点的中值赋值给该像素 lpoutput[x+y*nbytewidth]=p[4]; } //—————————————- int sr,sg,sb; int nbytewidth=nwidth*3; if (nbytewidth%4) nbytewidth+=4-(nbytewidth%4); for(y=1;y { for(x=1;x { p=x*3+y*nbytewidth; sb=0; sg=0; sr=0; for(y1=-1;y1<=1;y1++) for(x1=-1;x1<=1;x1++) { //像素本身及其周围的八个像素（3×3窗口内的像素）的blue值之和 sb+=lpinput[(y+y1)*nbytewidth+(x+x1)*3]; //像素本身及其周围的八个像素（3×3窗口内的像素）的green值之和 sg+=lpinput[(y+y1)*nbytewidth+(x+x1)*3+1]; //像素本身及其周围的八个像素（3×3窗口内的像素）的red值之和 sr+=lpinput[(y+y1)*nbytewidth+(x+x1)*3+2]; } //将red，green，blue值的平均值赋值给该像素 lpoutput[p+2]=sr/9; lpoutput[p+1]=sg/9; lpoutput[p]=sb/9; } }
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