一.均值滤波

图片中一个方块区域（一般为3*3）内，中心点的像素为全部点像素值的平均值。均值滤波就是对于整张图片进行以上操作。

我们可以看下图的矩阵进行理解

缺陷：均值滤波本身存在着固有的缺陷，即它不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好地去除噪声点。特别是椒盐噪声

中值滤波取卷积核当中所覆盖像素中的中值作为锚点的像素值即可。此时实验中所用到的为3*3的卷积模板。即3行3列共9个元素的中值作为当前元素的像素值。

二.中值滤波

首先，我们复习中值。在一连串数字｛1，4，6，8，9｝中，数字6就是这串数字的中值。由此我们可以应用到图像处理中。依然我们在图像中去3*3的矩阵，里面有9个像素点，我们将9个像素进行排序，最后将这个矩阵的中心点赋值为这九个像素的中值。

close all;clear all;clc;
I=imread('image3.jpg');
J=rgb2gray(I);
J=im2double(J);
P1=imnoise(J,'gaussian',0.02);%添加高斯噪声
P2=imnoise(J,'salt & pepper',0.02);%添加椒盐噪声
G=medfilt2(P1);%对高斯噪声中值滤波
H=medfilt2(P2);%对椒盐噪声中值滤波
figure;

三、运行结果

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【图像去噪】中值滤波和均值滤波matlab源码

一.均值滤波

二.中值滤波

三、运行结果

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