用高斯滤波、均值滤波、中值滤波，双边滤波滤波进行去噪处理，这四种滤波是在添加高斯噪声的基础上，分别得到信噪比，通过对比信噪比值，最终得到那种方式处理效果最好。并且源码可以在不同的卷积核滤波器大小、添加不同浓度的高斯噪声、不同的滤波去噪方式等条件下，进行滤波处理，得到处理后的图像。

自己写的C#小程序实现图像模糊处理：1、高斯滤波；2、频域低通滤波法；3、中值滤波法；4、均值滤波；图像锐化处理：拉普拉斯锐化；图像增强：伪彩色增强

MATLAB源程序代码分享：MATLAB实现图像的中值滤波 均值滤波 维纳滤波

用matlab实现均值滤波去除高斯白噪声. 用matlab实现均值滤波去除高斯白噪声. 用matlab实现均值滤波去除高斯白噪声. 用matlab实现均值滤波去除高斯白噪声.

数字图像处理中值滤波和均值滤波的C++代码实现，包含代码和待处理图片

用matlab拟合圆 基于最小二乘法 详细推到过程

用C#开发的的一种图像处理软件，在VS2005下编译通过，能正常运行，实现的功能有均值滤波，中值滤波，边缘提取，锐化。

灰度图片加入噪声，分别用中值滤波和均值滤波来进行锐化，显示的图像可以清晰的查看两种滤波的效果区别。。

C语言 均值滤波C语言 均值滤波C语言 均值滤波C语言 均值滤波C语言 均值滤波

自己小编的均值滤波器程序 源代码 clc clear %彩色图像灰度化 a=imread('C:\Users\wk\Desktop\2\IMG_20130423_143258.bmp'); g=rgb2gray(a); figure(1) imshow(g) g=uint16(g); title('灰度图像'); [m,n]=size(g); f=zeros(m,n); f(1,1)=(g(1,1)+g(1,2)+g(2,1)+g(2,2)); f(m,1)=1/4*(g(m-1,1)+g(m-1,2)+g(m,1)+g(m,2)); f(1,n)=1/4*(g(1,n-1)+g(1,n)+g(2,n-1)+g(2,n)); f(m,n)=1/4*(g(m-1,n-1)+g(m-1,n)+g(m,n-1)+g(m,n)); for i=2:m-1 f(i,1)=1/6*(g(i-1,1)+g(i,1)+g(i+1,1)+g(i-1,2)+g(i,2)+g(i+1,2)); f(i,n)=1/6*(g(i-1,n)+g(i,n)+g(i+1,n)+g(i-1,n-1)+g(i,2)+g(i+1,n-1)); end for j=2:n-1 f(1,j)=1/6*(g(1,j-1)+g(1,j)+g(1,j+1)+g(2,j-1)+g(2,j)+g(2,j+1)); f(m,j)=1/6*(g(m-1,j-1)+g(m-1,j)+g(m-1,j+1)+g(m,j-1)+g(m,j)+g(m,j+1)); end for i=2:m-1 for j=2:n-1 f(i,j)=1/9*(g(i-1,j-1)+g(i,j-1)+g(i+1,j-1)+g(i-1,j)+g(i,j)+g(i+1,j)+g(i-1,j+1)+g(i,j+1)+g(i+1,j+1)); end end f=uint8(f); figure(2) imshow(f); title('junzhi灰度图像')