均值滤波的基本原理

均值滤波的基本原理是对于一张图像的某个像素，使用周围相邻像素的平均灰度值来替代该像素的灰度值，从而达到滤波平滑的效果。

1、均值滤波概述。

均值滤波也称为线性滤波，其采用的主要方法为邻域平均法。线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值，即对待处理的当前像素点（x，y），选择一个模板。

该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点（x，y），作为处理后图像在该点上的灰度g（x，y），即g（x，y）=∑f（x，y）/mm为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。

2、均值滤波不足之处。

均值滤波本身存在着固有的缺陷，即它不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好地去除噪声点。

均值滤波的应用：

1、图像去噪。

均值滤波可以有效去除图像中的噪点，使图像更加平滑、清晰。特别是在低光照或高增益条件下，图像噪声较大时，均值滤波可以在不过分影响图像细节的情况下，去除噪点提高图像质量。

2、图像平滑。

均值滤波可以将图像中的高频成分去除，因而在图像平滑方面有着广泛应用。在一些需要统计图像信息的场合，如统计图像灰度分布、边缘检测等，均值滤波可以有效平滑图像以降低统计误差。

3、图像模糊。

均值滤波在图像模糊处理方面也有应用。通过设置不同的均值滤波模板如较大的滤波半径或不同形状的模板，可以实现对图像的模糊处理，常见的应用包括模糊化背景、平滑人脸、图像特效等。均值滤波是数字图像处理中最基础的滤波方法之一，广泛应用于图像去噪、平滑、模糊等方面。

百科