高斯濾波就是對整幅圖像進行加權平均的過程。每個像素點的值，都由其本身和鄰域內的其它像素值經過加權平均后得到。高斯濾波的詳細操作是：用一個模板（或稱卷積、掩模）掃描圖像中的每個像素。用模板確定的鄰域內像素的加權平均灰度值去替代模板中心像素點的值。
#濾波去噪
lbimg=cv2.GaussianBlur(newimg,(3,3),1.8)
cv2.imshow('src',newimg)
cv2.imshow('dst',lbimg)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
雙邊濾波器的優點是能夠做邊緣保存（edge preserving），一般過去用的維納濾波或者高斯濾波去降噪。都會較明顯地模糊邊緣，對於高頻細節的保護效果並不明顯。
雙邊濾波器顧名思義比高斯濾波多了一個高斯方差sigma－d，它是基於空間分布的高斯濾波函數。所以在邊緣附近，離的較遠的像素不會太多影響到邊緣上的像素值，這樣就保證了邊緣附近像素值的保存。
#濾波去噪
lbimg=cv2.bilateralFilter(newimg,3,140,140)
cv2.imshow('src',newimg)
cv2.imshow('dst',lbimg)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
