空域增强之图片去噪（中值滤波、均值滤波、高斯滤波、双边滤波）---python

引言

我们在日常工作生活中，总是需要对图像进行处理，因为有一些图像总是模糊，或者有一些噪声干扰，比如一些黑白点。这时，就需要进行图像处理。本设计基于python+pyqt5实现一款图像增强的图片去噪，有UI界面，大家可以自行使用。

在空域图像处理中，常用的去噪方法：均值滤波、中值滤波、高斯滤波。 如果不想仔细看这篇文章的，也可以直接下载这个设计的完整程序。本文下面是有程序的，大家也可以一边阅读一边试程序。

中值滤波及均值滤波

中值滤波

中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一个像素点的值，用该像素点的一个邻域中各点值的中间值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。使用中值滤波对图像中的脉冲噪声、椒盐噪声去除效果明显，能够保护信号的边缘，使之不被模糊[1]。

理论方法

中值滤波方法：对一个数字信号序列xj (-∞<j<∞)进行滤波处理时，首先要定义一个长度为奇数的L长窗口，L=2N+1，N为正整数。设在某一个时刻，窗口内的信号样本为x(i-N)，…，x(i)，…，x(i+N)，其中x(i)为位于窗口中心的信号样本值。对这L个信号样本值按从小到大的顺序排列后，其中值，在i处的样值，便定义为中值滤波的输出值y(i)=med[x(i-N)，…，x(i)，…，x(i+N)] 步骤如下：

1. 建立一个奇数长度L=2N+1的滑动滤波窗口, 并用该窗口沿数字图像逐位移动。
2. 每次移动后对窗口内的像素值按从小到大的顺序进行排列。