中值滤波器,中值滤波器是低通还是高通

如何用光学方法消除图像中的高频噪声

1、在图像的转换和传输过程中可能会随机引入噪声，大部分噪声会出现在高频区域，因此通常选用低通滤波等处理方法来消除高频分量。但是这样也会造成原始图像信息点的缺失，致使图像模糊，这当然不是我们所期望的结果。

中值滤波器是低通还是高通

中值滤波就是一种低通滤，其是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值。所以能够消除图像篡改的噪音。用于数字图像反取证。

中值滤波可以有效去除高频信号，对低频信号影响很小，因此对去除椒盐噪声非常有效。细节多的图像本身高频信号很多，因此用中值滤波容易影响图像质量。

高斯滤波 由于高斯函数的傅立叶变换仍是高斯函数， 因此高斯函数能构成一个在频域具有平滑性能的低通滤波器。可以通过在频域做乘积来实现高斯滤波。均值滤波是对是对信号进行局部平均， 以平均值来代表该像素点的灰度值。

信号能通过，是高通。所有电容用开路线替代，信号能通过，是低通。除了2之外，是带通或者带阻。带通或带阻一般由低通和高通组合而成，当低通的截止频率低于高通时，是带阻，反之，是带通。

均衡器中的低通是指低通滤波器，是容许低于截止频率的信号通过， 但高于截止频率的信号不能通过的电子滤波装置。

低通滤波器，利用电容通高频阻低频、电感通低频阻高频的原理。对于需要截止的高频，利用电容吸收电感、阻碍的方法不使它通过；对于需要放行的低频，利用电容高阻、电感低阻的特点让它通过。

图像滤波的中值滤波

1、中值滤波： 中值滤波器是一种可以使图像平滑的滤波器。它使用滤波器范围内的像素的中值去代表该范围内所有的像素。

2、均值滤波和中值滤波的内容非常基础，均值滤波相当于低通滤波，有将图像模糊化的趋势，对椒盐噪声基本无能为力。中值滤波的优点是可以很好的过滤掉椒盐噪声，缺点是易造成图像的不连续性。

3、图片结果如图所示。可以看出，平均模板滤波后的噪声非常明显。高斯模板滤波的噪声影响相对较小。之后我们选择输入代码进行过滤，并显示处理后的图像。中值滤波图像基本上不显示噪声的影响。效果如下。

4、在OpenCV中，实现中值滤波的函数是cvmedianBlur()，其语法格式如下：式中：【例7】针对噪声图像，对其进行中值滤波，显示滤波的结果。

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