1、均值滤波和中值滤波属于空域图像增强的处理方法，均值滤波去麻点，中值滤波保边缘。要进行均值滤波首先要生成一个3x3矩阵。算法运算窗口一般采用奇数点的邻域来计算中值，最常用的窗口有3X3和5X5模型。
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2、通过下面三张图可以清楚看到以上两种滤波方法的差异。原图是含有椒盐噪声的图像 利用中值滤波处理后，椒盐噪声几乎完全被去除掉 利用均值滤波处理后，椒盐噪声被处理成了小的气泡，但与此同时图像开始变得模糊。
3、将这两个文件放在同一个文件夹下，然后在 matlab 中运行 test_medfilter.m 即可。 将这两个文件放在同一个文件夹下，然后在 matlab 中运行 test_medfilter.m 即可。
4、我没有做过这些东西，不过感觉应该要加在一些处理图片的Jar吧。这应该也是属于跨工种的一种编程语言了。既然时间已经过了，以后还是多学习吧。
5、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。
6、这个新的矢量图还可以采用一个 3×3模板进行进一步的平滑。均值滤波 把每个像素都用周围的8个像素来做均值操作。可以平滑图像，速度快，算法简单。但是无法去掉噪声，这能微弱的减弱它。
1、在宏定义中，#用于标志一宏变元是一个串，因此，在#后面必须要跟随一个宏变元名。xxxxxxxxnot an argumentxxxxxxxx不是函数参数。在原程序中将该表识符定义为一个函数，但他没有在函数表中出现。
2、中值滤波是一种非线性的信号 处理方法，与其对应的滤波器当然也是一种非线性的滤波器。中值滤波一般采用一个含有奇数个点的滑动窗口，将窗口中各点灰度值的中值来替代指定点(一般是窗口的中心点)的灰度值。
3、如何在Android程序中使用OpenCV有两种方式(重点讲后面一种)：使用OpenCV Java API。
4、JAVA中反射是动态获取信息以及动态调用对象方法的一种反射机制。Java反射就是在运行状态中，对于任意一个类，都能够知道这个类的所有属性和方法；对于任意一个对象，都能够调用它的任意方法和属性；并且能改变它的属性。
5、Java 被设计成允许应用程序可以运行在任意的平台，而不需要程序员为每一个平台单独重写或者是重新编译。Java 虚拟机让这个变为可能，因为它知道底层硬件平台的指令长度和其他特性。
1、中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序，用其中值代替窗口中心象素的原来灰度值，它是一种非线性的图像平滑法，它对脉冲干扰级椒盐噪声的抑制效果好，在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊。
2、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。
3、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。
4、中值滤波的原理：对于一串连续输入的信号（量化后是一组数据）。如下图所示，是输入的原信号。中值滤波的原理为，重新计算每一个x的输出值(y)，新的输出值。
5、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。
