均值滤波是一种简单且常用的图像处理技术 📸。它主要用于减少图像中的噪声，使图像更加平滑。该方法的基本思想是用每个像素周围邻域内所有像素值的平均值来代替该像素的原始值。这样可以有效地消除孤立的噪声点，让图像变得更加柔和。😊
应用均值滤波时，通常会定义一个滤波窗口（例如3x3或5x3矩阵） 📐。这个窗口会在图像上滑动，每次移动时都会计算窗口内所有像素值的平均值，并将此平均值赋给窗口中心位置的新像素。这种方法操作简单，计算量小，非常适合于初步处理和预处理阶段。🛠️
然而，均值滤波也有一些缺点。由于使用了整个邻域内的像素值进行平均，因此边缘区域可能会变得模糊，这可能会影响到后续处理的效果。🔍
总的来说，均值滤波是一种快速有效的图像去噪工具，适用于多种场景。在实际应用中，我们还需要根据具体需求选择合适的滤波器类型。🌈