matlab 图像均值滤波

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一、算法原理

  均值滤波是一种常用的线性滤波方法，用于平滑图像并减少噪声。它的实现过程如下：

1. 确定滤波器的大小：选择一个固定的滤波器窗口大小，例如3x3、5x5或7x7。

2. 遍历图像：对于图像中的每个像素，将滤波器窗口放置在该像素周围的区域上。

3. 计算均值：在滤波器窗口内，计算窗口中所有像素的平均值。这可以通过将窗口内所有像素的灰度值相加，然后除以窗口中像素的数量来完成。

4. 更新像素值：用计算得到的平均值来替换该像素的原始值，从而实现平滑效果。

  这个过程将针对图像中的每个像素进行迭代，并根据周围像素的灰度值计算出新的平均值，最终得到一个平滑的图像。
  总结起来，图像均值滤波的实现过程可以描述为：确定滤波器的大小，遍历图像，计算窗口内像素的平均值，更新像素值。这个过程将对图像进行平滑处理࿰