均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（如3×3模板：以目标象素为中心的周围8个象素，构成一个滤波模板，即去掉目标象素本身），再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。

非局部均值滤波代码，可在MATLAB上运行。已经调测。内含测试图片，方便快捷，下载即可用。非局部均值滤波代码。

用于去除随机值脉冲噪声的新型算法.用matlab运行

图像添加噪音干扰后，利用均值滤波，自行选择窗口大小，

1. 主要工作： 基于MATLAB图像处理的中值滤波、均值滤波以及高斯滤波的实现与对比: a) 中值滤波法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. b) 均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标像素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身），再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。 c) 高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。 2. 代码功能： 实现中值滤波、均值滤波以及高斯滤波，并对图像进行输出 3. 结果分析 a) 图像经过中值滤波后，高斯噪声没有被完全去除，椒盐噪声几乎被完全去除效果较好。经过均值滤波后不管是高斯噪声还是椒盐噪声大部分都没有被去除，只是稍微模糊化。经过高斯滤波后，高斯噪声和椒盐噪声几乎被很大程度的模糊化，原图好像被加上了一层蒙版。 【注】若添加图片分辨率过高会发出警报，如果可以正常输出则可以忽视。

关于数字图像去噪MATLAB代码，三种传统去噪方法 其中有均值滤波 中值滤波维纳滤波的MATLAB代码 可以运行

均值滤波中值滤波处理图像

LabVIEW 实现的均值滤波器 课程设计

原信号为正弦信号，叠加高斯白噪声后，分别采用上述三种时域滤波方式对噪声进行滤除，可修改各滤波器的窗口大小。

基于opencv中值滤波_均值滤波_边缘检测_角点检测_