均值滤波

一. 均值滤波简介和原理

        均值滤波，是图像处理中常用的手段，从频率域观点来看均值滤波是一种低通滤波器，高频信号将会去掉。均值滤波可以帮助消除图像尖锐噪声，实现图像平滑，模糊等功能。理想的均值滤波是用每个像素和它周围像素计算出来的平均值替换图像中每个像素。

        以3*3均值滤波器为例，均值滤波器算法原理如下图：

二. 用均值滤波器对椒盐噪声污染后的图像去噪

        python 源码：

import cv2

import numpy as np

# mean filter

def mean_filter(img, K_size=3):

    H, W, C = img.shape

    # zero padding

    pad = K_size // 2

    out = np.zeros((H + pad * 2, W + pad * 2, C), dtype=np.float)

    out[pad: pad + H, pad: pad + W] = img.copy().astype(np.float)

    tmp = out.copy()

    # filtering

    for y in range(H):

        for x in range(W):

            for c in range(C):

                out[pad + y, pad + x, c] = np.mean(tmp[y: y + K_size, x: x + K_size, c])

    out = out[pad: pad + H, pad: pad + W].astype(np.uint8)

    return out

# Read image

img = cv2.imread("../paojie_sp1.jpg")

# Mean Filter

out = mean_filter(img, K_size=5)

# Save result

cv2.imwrite("out.jpg", out)

cv2.imshow("result", out)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

三. 实验结果：

        可以看到，均值滤波后，图像中噪声虽然有所减弱，但是图像变模糊了。因为均值滤波器过滤掉了图像中的高频分量，所以图像的边缘都变模糊了。（去除一定量椒盐噪声，可以考虑使用中值滤波）

四. 参考内容：

        https://www.cnblogs.com/wojianxin/p/12501891.html

1：smoothingAverageFilterMain.mclcclearfid = fopen('lenai.raw')temp= fread(fid, [256,256])LenaRaw=uint8(temp')subplot(1,2,1) Imshow(LenaRaw)title('原始图像')subplot(1,2,2) Imshow(smoothingAverageFilter(LenaRaw,3))title('自制函数，使用用3*3模板，均值滤波图像')2：smoothingAverageFilter.mfunction returnData=smoothingAverageFilter(arg,arg2)[Iwidth,Ilength]=size(arg)temp=double(arg)returnData=zeros(Iwidth,Ilength)totalLength=arg2*arg2for i=1:Iwidth-arg2+1 for j=1:Ilength-arg2+1 % temp(i,j)=average(arg(i:i+arg2,j:j+arg2)) sum=0.0 for n=1:arg2for k=1:arg2 sum=sum+temp(i+n-1,j+k-1) endend returnData(i,j)=sum/totalLengthendendreturnData=uint8(returnData)end

均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标象素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身），再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标像素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身）。再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。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个g（x，y），即个g（x，y）=1/m ∑f（x，y） m为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。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。

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