数字图像滤波方法比较
怎么把模糊的图像处理的清晰
怎么把模糊的图像处理的清晰导言：在数字图像处理中，模糊的图像是一种常见的问题，不论是由于摄影设备或者手抖等原因所导致的模糊图像都会影响我们对图像的观感以及信息的获取。
但是，幸运的是，通过一些简单的技术和工具，我们可以将模糊的图像处理得更加清晰。
本文将介绍几种常用的方法和技巧，帮助读者处理模糊的图像。
一、基于滤波的方法1.1 均值滤波均值滤波是一种常见的图像处理方法，它通过取一个像素点周围区域的像素值的平均值来减小图像的噪声。
对于模糊的图像，可以尝试应用均值滤波来提高图像的清晰度。
这可以通过图像处理软件或者编程语言提供的函数来实现。
1.2 高斯滤波高斯滤波是另一种常见的图像处理方法，它利用高斯函数对图像进行滤波，以减小图像中的噪声并提高图像的清晰度。
与均值滤波相比，高斯滤波能更加准确地处理图像，因为它考虑了像素点之间的权重关系。
二、基于图像增强的方法2.1 图像锐化图像锐化是一种常见的图像增强技术，它通过强调图像中的边缘和细节来增加图像的清晰度。
对于模糊的图像，可以尝试应用图像锐化算法来使边缘更加清晰，从而提高整体图像的清晰度。
2.2 噪声去除噪声是导致图像模糊的主要原因之一。
通过应用噪声去除算法，可以有效地减小图像中的噪声，从而提高图像的清晰度。
常见的噪声去除算法有中值滤波、小波去噪等。
三、基于图像复原的方法3.1 盲复原盲复原是一种利用模糊图像的统计信息恢复原始清晰图像的方法。
它假设模糊过程是已知的，但是模糊参数未知，通过估计模糊参数的值以及应用逆滤波器来复原清晰图像。
盲复原方法对于处理一些特定类型的模糊图像非常有效。
3.2 反卷积反卷积是一种常见的图像复原技术，它可以通过估计模糊核函数的频谱信息，对模糊图像进行逆滤波以复原清晰图像。
然而，反卷积可能会引入一些其他的噪声，因此需要结合其他方法来进一步处理。
四、其他注意事项4.1 图像格式选择在处理模糊图像时，选择合适的图像格式是非常重要的。
对于某些图像格式来说，可能会存在信息损失的情况，这会对图像处理产生一定的影响。
数字媒体中的图像去噪与图像增强方法比较
数字媒体中的图像去噪与图像增强方法比较在数字媒体领域中，图像处理是一项重要的技术，旨在改善图像的质量和外观。
在图像处理中，图像去噪和图像增强是两个相关但又略有不同的概念。
图像去噪旨在从图像中消除噪声，以改善图像的清晰度和细节。
而图像增强则是通过增强图像的亮度、对比度和色彩等特征，使图像更加清晰和吸引人。
本文将比较数字媒体中常用的图像去噪和图像增强方法，旨在帮助读者更好地了解各种方法的特点和适用场景。
1. 图像去噪方法比较1.1 统计滤波器法统计滤波器法是一种基于图像的统计特性，通过对图像像素值进行统计分析，判断是否为噪声并进行去除。
其中一种常见的统计滤波器是中值滤波器，它通过计算像素值的中位数来消除孤立的噪声点。
统计滤波器法简单易用，对整体像素值分布影响较小，适用于高斯噪声、椒盐噪声等。
1.2 小波变换法小波变换法是一种基于信号频域特性的滤波方法。
它能够将图像分解成不同尺度和频率的子带，通过控制不同尺度的权重，去除高频噪声和低频噪声。
小波变换法能够有效去除多种类型的噪声，并保持图像的细节信息。
1.3 自适应滤波法自适应滤波法是一种基于邻域像素值的滤波方法。
它通过定义邻域大小和权重函数来计算每个像素的新值，以降低噪声对图像的影响。
自适应滤波法能够在保持图像细节的同时去除噪声，适用于各种类型的噪声。
2. 图像增强方法比较2.1 直方图均衡化直方图均衡化是一种常见的图像增强方法，它通过对图像像素值的分布进行重新调整，使得图像的整体对比度得到增强。
直方图均衡化适用于低对比度的图像，可以使得图像更加清晰明亮，但有时可能会引入噪声。
2.2 高斯滤波高斯滤波是一种平滑图像的方法，通过对图像进行高斯模糊处理，降低噪声干扰，使图像更加平滑。
高斯滤波适用于高斯噪声和孤立噪声的去除，但可能会损失图像的细节。
2.3 锐化增强锐化增强是一种通过增强图像的边缘和细节来改善图像质量的方法。
常用的锐化增强算法包括拉普拉斯算子和梯度算子等。
数字图像处理中常见的滤波算法研究
数字图像处理中常见的滤波算法研究在数字图像处理中，滤波是一种常用的技术，用于改善或修复图像的质量。
滤波算法可以通过降噪、增强边缘、图像平滑等方式来提高图像的视觉效果。
本文将介绍几种常见的滤波算法及其应用。
1. 均值滤波均值滤波是最简单的滤波算法之一。
它通过计算像素周围邻域的平均值来替换该像素的灰度值。
均值滤波可以有效地降低图像中的噪声，但也会导致图像失去细节信息。
因此，适用于对噪声敏感但对图像细节要求不高的应用场景。
2. 中值滤波与均值滤波相比，中值滤波可以更好地去除图像中的噪声同时保留更多的图像细节。
中值滤波算法使用像素邻域的中值来替换该像素的灰度值。
中值滤波对于椒盐噪声的去除效果尤为明显，因此常用于医学图像、科学图像等领域。
3. 高斯滤波高斯滤波是一种常用的线性平滑滤波算法，通过计算像素周围邻域的加权平均值来替换该像素的灰度值。
高斯滤波算法在滤波过程中，使用了一个以该像素为中心的二维高斯函数作为权重，使得距离该像素越近的邻域像素具有更大的权重。
高斯滤波可以有效平滑图像，同时保留边缘信息。
4. Roberts算子Roberts算子是一种边缘检测算法，可以用于提取图像中的边缘信息。
Roberts 算子分为水平和垂直两个方向，通过计算像素与其对角线相邻像素之间的差值来确定边缘的存在。
Roberts算子简单、快速，并且对噪声具有一定的鲁棒性。
5. Sobel算子Sobel算子是一种著名的梯度算子，用于边缘检测和图像增强。
Sobel算子不仅可以检测边缘，还可以确定边缘的方向。
Sobel算子通过计算像素和其周围邻域像素的加权差值来确定边缘的强度，进而提取图像中的边缘信息。
6. Laplacian算子Laplacian算子是一种常见的二阶微分算子，用于图像锐化和边缘检测。
Laplacian算子通过计算像素周围邻域像素的二阶导数来检测边缘。
Laplacian算子可以增强图像中的细节信息，但也容易受到噪声的影响。
图像处理中的图像去噪方法对比与分析
图像处理中的图像去噪方法对比与分析图像处理是一门涉及数字图像处理和计算机视觉的跨学科领域。
去噪是图像处理中一个重要的任务，它的目的是减少或消除图像中的噪声，提高图像的质量和清晰度。
在图像处理中，有许多不同的去噪方法可供选择。
本文将对其中几种常见的图像去噪方法进行对比与分析。
首先是均值滤波器，它是最简单的去噪方法之一。
均值滤波器通过计算像素周围邻域的像素值的平均值来降低图像中的噪声。
它的优点是简单易懂，计算速度快，但它的效果可能不够理想，因为它会导致图像模糊。
接下来是中值滤波器，它是一种非线性滤波器。
中值滤波器通过对像素周围邻域的像素值进行排序，并选取中间值来替代当前像素的值。
它的优点是可以有效地去除椒盐噪声和激光点噪声等噪声类型，而且不会对图像的边缘和细节造成太大的损失。
然而，中值滤波器也有一些缺点，例如无法去除高斯噪声和处理大面积的噪声。
另一种常见的去噪方法是小波去噪。
小波去噪利用小波变换的多尺度分解特性，将图像分解为不同尺度的频带，然后根据频带的能量分布进行噪声和信号的分离，再对分离后的频带进行阈值处理和重构。
小波去噪的优点是可以提供较好的去噪效果，并且能够保留边缘和细节。
然而，小波去噪的计算复杂度较高，处理大尺寸的图像会耗费较多的时间。
另外，还有一种常见的图像去噪方法是非局部均值去噪（Non-local Means Denoising，NLM）。
NLM方法基于图像的纹理特征，通过计算像素周围的相似度来降噪。
它的优点是可以保持图像的纹理和细节，并且可以处理各种类型的噪声。
然而，NLM方法的计算复杂度较高，对于大尺寸的图像来说可能会耗费较多的时间。
最后，自适应滤波器也是一种常见的图像去噪方法。
自适应滤波器根据图像的局部特性来调整滤波器的参数，以达到更好的去噪效果。
它的优点是可以根据图像的特点进行自适应调整，并且可以有效地去除噪声和保留细节。
然而，自适应滤波器也存在一些缺点，例如可能会对图像的边缘造成一定的模糊。
中值滤波和均值滤波
中值滤波和均值滤波中值滤波和均值滤波是数字图像处理中常用的两种滤波方法，它们在图像去噪和平滑处理中起着重要的作用。
本文将从原理、应用以及优缺点等方面介绍这两种滤波方法。
一、中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，其基本原理是用像素点周围邻域内的中值来代替该像素点的灰度值。
中值滤波可以有效地去除图像中的椒盐噪声和脉冲噪声，同时能够保持图像的边缘信息。
其处理过程如下：1.选取一个模板，模板的大小根据噪声的程度来确定；2.将模板中的像素点按照灰度值大小进行排序，取其中位数作为中心像素点的灰度值；3.将中心像素点的灰度值替换为中值；4.重复以上步骤，对整个图像进行滤波。
中值滤波的优点是能够有效地去除椒盐噪声和脉冲噪声，同时保持图像的边缘信息。
然而，中值滤波也存在一些缺点，例如不能处理高斯噪声和均匀噪声，对图像细节信息的保护效果较差。
二、均值滤波均值滤波是一种线性平滑滤波方法，其基本原理是用像素点周围邻域内的平均值来代替该像素点的灰度值。
均值滤波可以有效地去除高斯噪声和均匀噪声，同时能够保持图像的整体平滑。
其处理过程如下：1.选取一个模板，模板的大小根据滤波效果来确定；2.计算模板内所有像素点的灰度值的平均值；3.将中心像素点的灰度值替换为平均值；4.重复以上步骤，对整个图像进行滤波。
均值滤波的优点是能够有效地去除高斯噪声和均匀噪声，同时能够保持图像的整体平滑。
然而，均值滤波也存在一些缺点，例如不能处理椒盐噪声和脉冲噪声，对图像细节信息的保护效果较差。
中值滤波和均值滤波在图像处理中各有优劣。
中值滤波适用于去除椒盐噪声和脉冲噪声，能够保持图像的边缘信息，但在处理高斯噪声和均匀噪声时效果较差。
而均值滤波适用于去除高斯噪声和均匀噪声，能够保持图像的整体平滑，但对于细节信息的保护效果较差。
在实际应用中，根据图像的特点和噪声的类型选择合适的滤波方法是很重要的。
如果图像受到椒盐噪声和脉冲噪声的影响，可以选择中值滤波进行去噪处理；如果图像受到高斯噪声和均匀噪声的影响，可以选择均值滤波进行平滑处理。
数字信号处理中的滤波算法比较
数字信号处理中的滤波算法比较数字信号处理在现代通讯、音频、图像领域被广泛应用，而滤波技术则是数字信号处理中最核心和关键的技术之一。
随着新一代数字信号处理技术的发展，各种高效、高精度的数字滤波算法层出不穷，其中经典的滤波算法有FIR滤波器和IIR 滤波器。
下面将对它们进行比较分析。
一、FIR滤波器FIR滤波器是一种实现数字滤波的常用方法，它采用有限长冲激响应技术进行滤波。
FIR滤波器的主要特点是线性相位和稳定性。
在实际应用中，FIR滤波器常用于低通滤波、高通滤波和带通滤波。
优点：1. 稳定性好。
FIR滤波器没有反馈环，不存在极点，可以保证系统的稳定性。
2. 线性相位。
FIR滤波器的相位响应是线性的，可达到非常严格的线性相位要求。
3. 不会引起振荡。
FIR滤波器的频率响应是光滑的，不会引起振荡。
缺点：1. 会引入延迟。
由于FIR滤波器的冲击响应是有限长的，所以它的输出需要等待整个冲击响应的结束，这就会引入一定的延迟时间，造成信号的延迟。
2. 对于大的滤波器阶数，计算量较大。
二、IIR滤波器IIR滤波器是一种有反馈的数字滤波器，在数字信号处理中得到广泛的应用。
IIR滤波器可以是无限长冲激响应（IIR）或者是有限长冲激响应（FIR）滤波器。
IIR滤波器在实际应用中，可以用于数字滤波、频率分析、系统建模等。
优点：1. 滤波器阶数较低。
IIR滤波器可以用较低的阶数实现同等的滤波效果。
2. 频率响应的切变特性好。
IIR滤波器的特性函数是有极点和零点的，这些极点和零点的位置可以调整滤波器的频率响应，进而控制滤波器的切变特性。
3. 运算速度快。
由于IIR滤波器的计算形式简单，所以在数字信号处理中的运算速度通常比FIR滤波器快。
缺点：1. 稳定性问题。
由于IIR滤波器采用了反馈结构，存在稳定性问题，当滤波器的极点分布位置不合适时，就容易产生不稳定的结果。
2. 失真问题。
与FIR滤波器不同，IIR滤波器的输出会被反馈到滤波器的输入端，这就可能导致失真问题。
体素滤波和平滑滤波 -回复
体素滤波和平滑滤波-回复体素滤波和平滑滤波是数字图像处理和计算机视觉中常用的滤波技术。
它们可以有效地去除图像中的噪声，并使图像变得更加清晰和可读。
本文将详细介绍体素滤波和平滑滤波的原理、方法和应用。
一、体素滤波的原理与方法1.1 体素滤波的原理体素滤波是一种以图像中像素点为单位的滤波方法。
体素指的是三维空间中的像素。
体素滤波主要是通过计算某个像素点周围像素点的统计信息来进行滤波处理。
其原理是对于每个像素点，计算邻域内像素点的统计特征（比如均值、中值等），然后将该特征值作为当前像素点的新值。
1.2 体素滤波的方法常见的体素滤波方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波。
（1）均值滤波：将当前像素点邻域内的像素点的灰度值的平均值作为当前像素点的新值。
均值滤波主要用于消除图像中的高频噪声，但会对图像的细节造成一定的模糊。
（2）中值滤波：将当前像素点邻域内的像素点的灰度值的中值作为当前像素点的新值。
中值滤波主要用于去除图像中的椒盐噪声等孤立噪声，但对图像的细节保持较好。
（3）高斯滤波：将当前像素点邻域内的像素点的灰度值按照高斯函数进行加权平均，然后将得到的加权平均值作为当前像素点的新值。
高斯滤波可以有效地消除图像中的高频噪声，并能较好地保护图像细节。
二、平滑滤波的原理与方法2.1 平滑滤波的原理平滑滤波是一种通过对图像进行平滑处理来消除图像中的噪声的方法。
平滑滤波主要是通过对图像的像素进行加权平均来实现的。
其原理是取当前像素点邻域内的像素点的加权平均值作为当前像素点的新值。
2.2 平滑滤波的方法常见的平滑滤波方法包括邻域平均滤波、中值滤波和高斯滤波。
（1）邻域平均滤波：将当前像素点邻域内的像素点的灰度值进行平均，然后将平均值作为当前像素点的新值。
邻域平均滤波主要用于消除图像中的高频噪声，但会对图像的细节造成一定的模糊。
（2）中值滤波：同体素滤波中的中值滤波。
（3）高斯滤波：同体素滤波中的高斯滤波。
三、体素滤波和平滑滤波的应用体素滤波和平滑滤波广泛应用于数字图像处理和计算机视觉领域。
均值滤波,高斯滤波,中值滤波
均值滤波,高斯滤波,中值滤波均值滤波，高斯滤波和中值滤波是数字图像处理中常用的三种平滑滤波技术，用于降低图像噪声和去除图像中的不相关细节。
本文将对这三种滤波方法进行介绍、比较和分析。
一、均值滤波均值滤波是一种简单的平滑滤波方法，它的原理是用滤波窗口内像素的平均值来代替中心像素的值。
具体来说，对于滤波窗口内的每个像素，计算其邻域内所有像素的平均值，然后将结果作为中心像素的值。
这样可以有效地平滑图像并去除高频噪声。
然而，均值滤波的缺点是它不能很好地保留图像的边缘信息，使得图像看起来模糊且失去细节。
二、高斯滤波高斯滤波是一种基于高斯分布的平滑滤波方法，它认为像素点的邻域内的像素值与中心像素点的距离越近，其权重越大。
它的滤波过程是在滤波窗口内，对每个像素点进行加权平均。
加权的权重由高斯函数决定，距离中心像素点越近的像素点的权重越大，距离越远的像素点的权重越小。
通过这种加权平均的方式，可以更好地保留图像的细节和边缘信息，同时有效地去除噪声。
高斯滤波的唯一缺点是计算复杂度较高，特别是对于大型滤波窗口和高分辨率图像来说。
三、中值滤波中值滤波是一种统计滤波方法，它的原理是用滤波窗口内像素的中值来代替中心像素的值。
具体来说，对于滤波窗口内的每个像素，将其邻域内的像素按照大小进行排序，然后将排序后像素的中值作为中心像素的值。
中值滤波对于椒盐噪声和脉冲噪声有很好的去噪效果，能够保持图像的边缘信息，避免了均值滤波和高斯滤波的模糊问题。
然而，中值滤波的缺点是不能去除高斯噪声和高频噪声，因为当滤波窗口内的像素含有这些噪声时，中值滤波会产生失真效果。
比较和分析：三种滤波方法各有优劣，应根据实际需求选择合适的滤波方法。
均值滤波是最简单、计算复杂度最低的方法，在去除高斯噪声和低频噪声方面效果较差，但对边缘信息的保留效果较差。
高斯滤波通过加权平均的方式更好地保留了图像的细节和边缘信息，适用于处理高斯噪声并且具有一定的平滑效果。
中值滤波对于椒盐噪声和脉冲噪声有很好的去噪效果，并保持了图像的边缘信息，但对于高斯噪声和高频噪声则效果较差。
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高斯滤波
高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪
声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤
波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的 值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得 到。
高斯滤波的具体操作是：用一个模板(或称卷积、掩
征的条件下对目标像的噪声进行抑制，是
图像预处理中不可缺少的操作，其处理效
果的好坏将直接响到后续图像处理和分析
的有效性和可靠性。
基本原理
中值滤波
中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪 声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字 图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的 中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立
椒盐噪声
椒盐噪声滤波效果分析
对于椒盐噪声，从视觉效果上看，中值滤 波比均值滤波较好，中值滤波对斑点的滤 除力较高，最大均匀性平滑滤波和KNN平滑 滤波次之；均值滤波和低通滤波的线条和 点目标的边缘都受到了一定程度的模糊， 最大均匀性平滑滤波对边界的抹平尤为严 重；高斯滤波和低通滤波效果差不多。
了9种不同形状的模板，1个正方形模板，4个对称的五边
形模板，4个对称的六边形模板，用各模板内的灰度方差 作为各个区域不均匀性的测试，以最为均匀的区域灰度均 值作为被处理点的像素值。
梯度倒数加权平均法滤波
梯度倒数加权法平滑基于如下的假设：在一幅离散图像中， 相邻区域的变化大于区域内部的变化，在同一区域中中间 像素的变化小于边缘像素的变化。梯度值正比于邻近像素
总结
由于所编写的滤波方法有限，且不同的噪 声产生原因不同，每种滤波器对不同的噪 声滤波效果不一样以及处理速度不同，所 以没有所谓的最好的滤波器，只有相对较 好的滤波。选择滤波的时候要根据具体的 滤波综合要求来选择较好滤波器。
谢谢各位
滤波器性能的评价
评价的方法和标准 定性评价和定量评价相结合 1 均值的保留能力 2 斑点噪声的滤除能力 3 边缘的保持能力 4 线和点目标的保持能力 5 自然的视觉效果 6 效率和实现的复杂度
高斯噪声
高斯噪声滤波效果分析
在目前的这几种滤波方法中，从自然视觉 效果来看，较好的有高斯滤波、KNN滤波； 均值滤波比中值滤波较好；而最大均匀性 平滑滤波的边缘保持能力较差，高通、低 通适中。
图像滤波方法的比较
彭炎兴（200830590215） CVI编程 陆道铭（200830590213） 查找资料 杨智伟（200830590131） 实验报告
实现的目标
பைடு நூலகம்
噪声： 三类噪声：高斯噪声、椒盐 噪声、 随机噪声（2种） 滤波： 编写8种滤波方法，实现了7个： 均值滤波、中值滤波、高斯滤波、KNN滤波、 高通滤波、低通滤波（3*3）、最大均匀性 平滑滤波 ；未实现的两种：梯度倒数加权 滤波及低通滤波（ 5*5 ，7*7，9*9， 11*11） 计算滤波时间：实现了计算滤波的处理时 间
彩色/灰色显示 ： 对原彩色图像处理后的 色彩选择：彩色（部分程序）、灰色（实 现） 菜单形式 ： 实现了将所有命令控件整合为 菜单形式，减少了控件占用界面的空间 图片显示 ：6个图片存放框，实现了将处理 的图片显示在指定的图片框，便于各种滤 波方法的比较
图像滤波的概念
图像滤波，即在尽量保留图像细节特
随机噪声
随机噪声滤波效果分析
从视觉上看，虽然最大均匀性平滑滤波的 图像在亮度上与源图像较接近，但其边缘 保留能力却较差，高通滤波、高斯和低通 滤波在线条和边缘上相差不大，亮度上高 通较亮，低通和高斯接近。而中值滤波的 边缘和细节部分保留得较好。
滤波效率分析
在相同的电脑下，相同的一幅照片滤波效 率如下表的数据记录： 整体上看，3*3低通滤波、中值滤波速度较 快；均值、梯度、高斯、高通滤波效率次 之；最大均匀性平滑滤波较慢，KNN滤波效 率次之 对于同一种滤波，不同噪声的处理效率也 不一样，如均值滤波对于随机噪声滤波效 率较高、而高斯滤波对于高斯噪声的处理 效率较高，高通滤波则对椒盐滤波效率高 些
噪声类 型 均值滤 波 中值滤 波 梯度倒 数加权 平均法 滤波 1
程序运行时间（s） 高斯低 通滤波 最大均 匀性平 滑滤波 KNN滤 波 高通滤 波 低通滤 波
高斯噪 声 椒盐噪 声 随机噪 声
1
0
0
3
2
1
0
1
0
1
1
5
2
0
0
0
0
1
1
5
2
1
0
实现的复杂度分析
均值滤波器和中值滤波器的算法较简单 由于梯度倒数加权平均法滤波器、最大均 匀性平滑滤波器和KNN滤波器要进行局域参 数的统计，所以算法较为复杂 高斯、高通、低通滤波器的算法剧中。
的噪声点。
均值滤波
均值滤波也称为线性滤波，其采用的主要方法为领 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g（x，y）
滤波可以让高频分量顺利通过，使图像的边缘轮廓变得清
楚。
低通空域滤波
低通空域滤波是一种保留图像的低频成分，减少图像的高频成 分的处理方法，有的称之为消噪声掩膜法。因为图像噪声常常 以高频、随机的形式表现出来，大面积的背景区和亮度渐变区
域则属低频成分。
低通空域滤波以卷积方法进行。 卷积方法实质是一种加权求和的过程。选择某种形状的邻域， 将邻域中的每个像素与卷积核中的对应元素相乘，乘积求和的 结果即为模板中心像素的新值，卷积核中的元素称为加权系数。
灰度级差值，也就是说在图像变化缓慢区域，梯度值小，
反之则大。而取梯度倒数大小与梯度相反，因此，以梯度 倒数作权重因子，则区域内部的邻点权重就大于边缘近旁 或区域外的邻点。即该种平滑其贡献上要来自区域内部的 像素，平滑后图像的边缘和细节不会受到明显的损害。
高通空域滤波
高通空域滤波可以增强图像的高频成分而不改变图像的低 频成分。这种情况下，相对来说，削弱了图像的低频成分。 因为图像的边缘或线条与图像中的高频分量相对应，高通
模)扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素
的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。
K近邻均值滤波
边界保持滤波器的核心是确定边界点与非边界点。如图所示，点1 是黄色区域的非边界点，点2是蓝色区域的边界点。
在模板中，分别选出5个与点1或点2灰
度值最相近的点进行计算，不影响效果。 换句话说，对非边界点的影响不是很大， 但是对
边界点的影响就非常大。
其算法步骤为： 1) 以待处理像素为中心，作一个m*m的作用模板。
2）在模板中，选择K个与待处理像素的灰度方差为最小的像素。
3）将这K个像素的灰度均值替换掉原来的像素值。
最大均匀性平滑滤波
最大均匀性平滑滤波是针对一些滤波方法在消除噪声时引 起边缘退化的现象而提出的，其基本思想是，若图像中的 一个区域含有边缘，它的灰度方差必定较大。该方法采用