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*3滤波器。滤波器是一种选频装置，可以使信号中特定的频率成分通过，而极大地衰减其他频率成分。利用滤波器的这种选频作用，可以滤除干扰噪声或进行频谱分析。
均值滤波和中值滤波的内容非常基础，均值滤波相当于低通滤波，有将图像模糊化的趋势，对椒盐噪声基本无能为力。中值滤波的优点是可以很好的过滤掉椒盐噪声，缺点是易造成图像的不连续性。
均值滤波是指用当前像素点周围N·N个像素值的均值来代替当前像素值。使用该方法遍历处理图像内的每一个像素点，即可完成整幅图像的均值滤波。例如，希望对图7-7中位于第5行第5列的像素点进行均值滤波。
1、电源滤波器和康电子家的好。和康电子作为一家专业电源滤波器产品集成商，多年来致力于为客户提供全面的电磁兼容解决方案、齐全的EMC电源滤波器、电抗器产品和完善的售后服务。
2、带通滤波器比较好的厂家有：深圳市欣向阳科技有限公司、 深圳市金百纳公司、深圳市大信电子有限公司、深圳市晶源通电子有限公司、深圳市昭兴微电子有限公司等。
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是图像处理中最常用的手段。根据运算法则简介可知，在计算时，出现多次均值滤波是图像处理中最常用的手段。滤波是将信号中特定波段频率滤除的操作，是抑制和防止干扰的一项重要措施。滤波分为经典滤波和现代滤波。
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。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。
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。
所谓一维滤波，是指信号或其谱以及滤波因子都是单变量函数的滤波。该变量可以是频率或时间，也可以是波数或空间，原理方法都相同。实际工作中频率滤波用得最为广泛，故以一维频率滤波为例加以介绍。
均值滤波是对是对信号进行局部平均， 以平均值来代表该像素点的灰度值。矩形滤波器(Averaging Box Filter)对这个二维矢量的每一个分量进行独立的平滑处理。通过计算和转化 ，得到一幅单位矢量图。
另外，由于我们滤波器都是有限长度的，所以不可能是理想滤波器，这就难免通阻带带内衰减不相同，只是大体上将0.125*fs/2以上的信号给滤掉了。
1、 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。
2、这样使用几何均值滤波器后图像的灰度会被拉得更开，边缘处灰度变化强烈，所以细节丢失的更少些。
3、这就造成，均值滤波器可以降低噪声的同时，也会模糊图像的边缘。均值滤波器的处理结果是过滤掉图像中的“不相关”细节，其中“不相关”细节指的是：与滤波器模板尺寸相比较小的像素区域。
4、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：图像去噪。
5、即包括目标像素本身），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。
一般平时见的比较多是是高斯白噪声，像用均值滤波、中值滤波、高斯滤波可以去噪。还有在低照度下，比如晚上拍照时的图像，一般属于泊松分布的噪声，可以采用一些3d去噪算法，比如效果不错的BM3D算法。
均值滤波是对窗口所覆盖的像素求取均值，这种滤波方法是将噪声平均到邻域像素里面，所以会模糊图像；中值滤波是对窗口下的像素值进行排序，将中间位置的像素值赋给窗口中心像素，对于滤除诸如椒盐噪声等有很好的效果。
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