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一维信号滤波（限幅滤波、中值滤波、均值滤波、递推平均滤波），MATLAB程序已调通，可直接运行。
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首先要做的是最简单的均值滤波算法。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（以目标象素为中心的周围 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
中值滤波原理与均值滤波相似。在滤波器的范围内，将滤波器所覆盖的图像的像素，进行排序后，选取序列中中间位置的数值作为滤波后的结果，此过程不含任何线性操作，所以称为非线性滤波，对图像中数据进行排序可以很好的移除掉某些区域中突然出现的较大值。
@[TOC](利用matlab自带均值滤波器的代码，分别对一幅图像实现3*3，5*5，7*7，9*9的均值滤波，并对实验结果进行分析。) @[TOC](分别给干净图像添加高斯和椒盐噪声，然后进行均值滤波、高斯滤波和中值滤波，并对实现结果进行分析。) @[TOC](自编均值滤波器对一幅图像实现填充后，
椒盐噪声（peppersalt noise）由胡椒噪声（pepper noise）和盐噪声（salt noise）组成。一般因图像传感器，传输信道等处产生，由黑白相间的亮暗点噪声组成。 黑点可以看出胡椒，白点可以看成盐。 下面为使用matlab自带的函数对图像添加椒盐噪声的代码和添加后的结果。 均值滤波
1.高斯滤波 1）原理：对图像邻域内像素进行平滑时，邻域内不同位置的像素被赋予不同的权值。 2）特点：对图像进行平滑的同时，同时能够更多的保留图像的总体灰度分布特征。 3）代码 4）效果图（左原图） 2.均值滤波 1）
第一件事情还是先做名词解释，图像平滑到底是个啥？ 从字面意思理解貌似图像平滑好像是在说图像滑动。 emmmmmmmmmmmmmmm。。。。 其实半毛钱关系也没有，图像平滑技术通常也被成为图像滤波技术（这个名字看到可能大家会有点感觉）。 每一幅图像都包含某种程度的噪声，
目录 前言 1、箱线法 2、中值滤波器 3、均值滤波器 4、Hampel滤波器 5、维纳滤波 6、状态统计滤波器 因为设备、温度和实验室物品摆设等因素的影响，未经处理的CSI数据不能直接使用，需要对数据进行异常值处理以保证数据的稳定性，同时减少环境中人的活动、突发性干扰
本文主要为代码展示，未对所用算法进行较为详细的文字介绍，请读者见谅。如有建议，欢迎私信。 MATLAB调用格式为： J=imnoise(I,type)或者J=imnoise(I,type,parameters)。将类型噪声添加到灰度图像。 其中，I为原始图像，J为有噪图像，参数type和parameters用于确定噪声类型和相应的参
任务描述 本关任务：从键盘输入某班学生 C 语言课的成绩(已知该班人数为 40 人)，要求分别定义三个子函数分别进行数组输入、输出和求平均分。 相关知识 如果希望定义一个函数，能对一个数组整体进行操作，我们应该注意以下 3 点： 定义函数时，形参是一维数组，那么主
目录 概论 算法原理 1、均值滤波 2、中值滤波 3、高斯滤波 4、双边滤波 5、引导滤波 手写代码 Opencv代码实现 最后的总结 参考文章 本来打算是分开推导的，但我觉得还是整个合集吧，避免有水文的嫌疑，那么因为学习的需要，会涉及到图像的滤波处理，我汇总
