中值滤波与高斯滤波的原理和应用场合

中值滤波属于非线性滤波的一种，高斯滤波属于线性滤波的一种。在Opencv中有高斯滤波的函数，但是中值滤波需要通过排序实现。

一、中值滤波

原理：中值滤波使用一个围绕当前像素的矩形，查找区域内像素的中值，并用该中值替换矩形区域内的其它像素点。
应用场合：中值滤波对于散射噪声的处理比较理想，因为散射噪声通常与周围像素值的差异非常大。但中值滤波的性能一般，因为算法执行过程中，要使用中值对其它像素进行替换。而且对于高斯噪声的处理不理想，不过可以通过追加针对区域像素最大值与最小值的忽略，来计算中值。

二、高斯滤波

原理：是针对图像中的每一个点与高斯内核进行卷积计算，并将计算结果相加，输出到目标图像中。
应用场合：高斯滤波是图像处理，计算机视觉里面最常见的操作。高斯滤波的通用性与性能都比较好，并且由于是线性滤波，对于卷积计算过程，可以通过对Kernel的降维，使算法的时间复杂度由n^2降为n∗2。

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