均值与中值滤波实战：降噪与图像处理

均值和中值滤波是数字图像处理中的两种基本平滑技术，用于减少图像噪声、模糊细节或者提高图像的视觉质量。在给定的代码片段中，我们首先加载了几个测试图像，如Barbara、Boat、Cameraman等，并让用户选择一个图像进行后续处理。选择的图像经过操作后添加随机噪声，以便演示滤波的效果。 1. **均值滤波**: - 代码中提到的“n=9”表明使用的是一个大小为9x9的均值滤波器（核）。均值滤波是一种线性滤波方法，它通过计算每个像素周围邻域内像素值的平均值来替换中心像素的值（`y(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2)=s/(n*n)`）。这种方法对高斯噪声比较有效，因为它能平滑图像并去除随机的灰度变化。 2. **过程描述**: - 在`for`循环中，遍历图像的每一个大小为n x n的窗口，计算窗口内像素值的总和，然后除以窗口面积（n*n），将结果赋给新的图像变量`y`。这样，处理后的图像（`y`）里的每个像素值都是其周围区域的平均值，从而实现了降噪。 3. **中值滤波**: - 代码中的部分没有直接实现中值滤波，但可以推测如果需要，可以在类似的地方进行替换。中值滤波是另一种非线性滤波方法，它不取像素值的平均，而是取像素值的中位数作为新像素值。中值滤波对于椒盐噪声（而非高斯噪声）有更好的抑制效果，因为它能够保留边缘信息，而不会被异常值影响。 4. **应用场景**: - 均值和中值滤波广泛应用于计算机视觉、图像分析和机器学习领域，如预处理步骤，提高图像识别精度；在遥感图像、医学图像或卫星图像处理中，可以用来去除噪声，增强细节或准备数据输入到后续的分析模型。 总结起来，这段代码提供了一个简单的实例，展示了如何使用均值滤波器对图像进行降噪，通过实际操作和比较原图与处理后的图像，用户可以直观地理解这两种滤波技术的效果差异。如果你想进一步了解中值滤波的实现，可能需要参考其他代码或教程来补充这部分内容。