描述算术均值滤波器、几何均值滤波器、谐波均值滤波器、逆谐波均值滤波器、中值滤波器、最大值滤波器、最小值滤波器、中点滤波器、修正后的阿尔法均值滤波器、自适应局部噪声消除滤波器、自适应中值滤波器的原理（公式），以及主要处理哪些噪声图像

算术均值滤波器：将像素点周围的所有像素点的灰度值求平均值，然后将该平均值赋给该像素点。公式为：$f(i,j)=\frac{1}{mn}\sum_{k,l}^{m,n}f(i+k,j+l)$，主要处理的是椒盐噪声和高斯噪声。

几何均值滤波器：将像素点周围的所有像素点的灰度值乘起来，然后将该乘积的$m$次方根赋给该像素点。公式为：$f(i,j)=[\prod_{k,l}^{m,n}f(i+k,j+l)]^\frac{1}{mn}$，主要处理的是椒盐噪声。

谐波均值滤波器：将像素点周围的所有像素点的灰度值的倒数求平均值，然后将该平均值的倒数赋给该像素点。公式为：$f(i,j)=\frac{mn}{\sum_{k,l}^{m,n}\frac{1}{f(i+k,j+l)}}$，主要处理的是椒盐噪声。

逆谐波均值滤波器：将像素点周围的所有像素点的灰度值的$m$次方的倒数求平均值，然后将该平均值的$m$次方赋给该像素点。公式为：$f(i,j)=\frac{\sum_{k,l}^{m,n}f(i+k,j+l)^{Q+1}}{\sum_{k,l}^{m,n}f(i+k,j+l)^Q}$，其中$Q$为阶数，当$Q>0$时处理的是盐噪声，当$Q<0$时处理的是椒噪声。

中值滤波器：将像素点周围的所有像素点的灰度值排序，然后将中间的值赋给该像素点。主要处理的是椒盐噪声。

最大值滤波器：将像素点周围的所有像素点的灰度值取最大值，然后将该最大值赋给该像素点。主要处理的是盐噪声。

最小值滤波器：将像素点周围的所有像素点的灰度值取最小值，然后将该最小值赋给该像素点。主要处理的是椒噪声。

中点滤波器：将像素点周围的所有像素点的灰度值排序，然后将中间两个值的平均值赋给该像素点。主要处理的是椒盐噪声。

修正后的阿尔法均值滤波器：先将像素点周围的所有像素点的灰度值排序，去掉最大和最小的一部分，然后将剩余像素点的灰度值求平均值，最后将该平均值赋给该像素点。公式为：$f(i,j)=\frac{1}{mn-2d}\sum_{k,l}^{m,n}f_z(k,l)$，其中$d$为去掉的像素点个数，$f_z$为排序后的像素点。

自适应局部噪声消除滤波器：将像素点周围的所有像素点的灰度值按照距离加权平均，距离越远的像素点权重越小。公式为：$f(i,j)=\frac{\sum_{k,l}^{m,n}w(k,l)f(k,l)}{\sum_{k,l}^{m,n}w(k,l)}$，其中$w(k,l)$为像素点$(k,l)$的权重。

自适应中值滤波器：根据像素点周围的像素点灰度值的大小，动态调整滤波器的窗口大小，然后对该窗口内的像素点进行中值滤波。主要处理的是脉冲噪声和椒盐噪声。