均值滤波与高斯滤波处理后的图片有什么不同

均值滤波和高斯滤波都是常用的图像平滑滤波算法，它们的主要区别在于滤波卷积核的不同。

均值滤波使用的卷积核是一个平均值，即对于每个像素点，取周围一定范围内像素的平均值作为该像素点的值。这种方法简单易懂，但它的局限性在于无法有效地处理图像中的噪声和边缘信息，因为它会平均化所有像素值，导致图像失真。

高斯滤波则使用的是一个高斯函数作为卷积核，该函数对周围像素的权重分布呈高斯分布。这种滤波方法可以消除噪声和保留边缘信息，因为该函数降低了邻域内像素值的权重，使得图像在滤波后更加平滑，但不会破坏图像中的细节信息。

因此，均值滤波和高斯滤波的处理结果不同，均值滤波后的图像可能会丢失一些细节信息，而高斯滤波则能够更好地保留图像的细节信息。