均值濾波
主要思想為鄰域平均法，即用幾個像素灰度的平均值來代替每個像素的灰度。有效抑制加性噪聲。
缺點：容易引起圖像模糊，可以對其進行改進，主要避開對景物邊緣的平滑處理。
均值濾波器的缺點是存在着邊緣模糊的問題。對椒鹽噪聲不起作用
P5 = (P1+P2+P3+P4+P5+P6+P7+P8+P9)/9
P5 = (P1+P2+P3+P4+P6+P7+P8+P9)/8 方便在硬件上做運算 >>3
matlab代碼
1 clc 2 clear 3 clear all 4 close all 5 %%%對圖像做均值濾波處理 6 img = imread('1.png'); 7 figure(1) 8 subplot(2,2,1),imshow(img),title('原始圖像') 9 %%%將彩色圖像轉灰度圖像 10 img_gray = rgb2gray(img); 11 subplot(2,2,2),imshow(img_gray),title('RGB-GRAY灰度圖像') 12 %%%加入椒鹽噪聲 13 img_salt=imnoise(img_gray,'salt & pepper',0.05); 14 subplot(2,2,3),imshow(img_salt),title('加入椒鹽噪聲后') 15 %%%系統自帶的均值濾波 系統自帶的均值濾波輸入參數為2維圖像 16 img_mid=filter2(fspecial('average',3),img_salt)/255; 17 subplot(2,2,4),imshow(img_mid),title('對噪聲圖像均值濾波后');
Mean_Img = img_salt;
[ROW,COL]= size(Mean_Img);
for r = 2:1:ROW-1
for c = 2:1:COL-1
Mean_Img(r,c) = (img_salt(r-1, c-1) + img_salt(r-1, c) + img_salt(r-1, c+1) + img_salt(r, c-1) + img_salt(r, c) + img_salt(r, c+1) + img_salt(r+1, c-1) + img_salt(r+1, c) + img_salt(r+1, c+1)) / 9;
end
end
figure(2)
imshow(img_mid),title('對噪聲圖像均值濾波后');
