均值滤波:有效的消除一些高斯噪声,但是很容易导致图像边的模糊。如果是需要做图像分割,使用该滤波方法会导致分割失败。不易选择均值滤波;
中值滤波:以像素为中心,指定的滑窗形状作为邻域,将邻域内的像素排序,将中值结果赋值给该邻域的像素。该方法容易去除一些孤立噪声,也能够保留大部分的边缘信息。但是前提是选择合适的滑窗,否则也容易造成图像模糊;
高斯滤波:高斯滤波不是单纯的求平均或者中值,而是调用一个二维离散的高斯函数去除噪声。能够保留更多的边缘细节,图像更为清晰,平滑效果也更加柔和;
均值滤波:有效的消除一些高斯噪声,但是很容易导致图像边的模糊。如果是需要做图像分割,使用该滤波方法会导致分割失败。不易选择均值滤波;
中值滤波:以像素为中心,指定的滑窗形状作为邻域,将邻域内的像素排序,将中值结果赋值给该邻域的像素。该方法容易去除一些孤立噪声,也能够保留大部分的边缘信息。但是前提是选择合适的滑窗,否则也容易造成图像模糊;
高斯滤波:高斯滤波不是单纯的求平均或者中值,而是调用一个二维离散的高斯函数去除噪声。能够保留更多的边缘细节,图像更为清晰,平滑效果也更加柔和;
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