均值滤波是一种常见的图像处理技术，它主要用于减少图像中的噪声，使图像变得更加平滑。这种方法通过计算像素点及其邻域内像素点的平均值来实现。具体来说，对于图像中的每个像素点，均值滤波器会考虑该像素及其周围一定范围内的其他像素，然后计算这些像素值的平均数，将这个平均数作为该像素的新值。这样做的好处是能够有效去除随机噪声，但同时也会导致图像细节变得模糊。
均值滤波公式可以表示为：\[ g(x, y) = \frac{1}{mn} \sum_{i=-\frac{m-1}{2}}^{\frac{m-1}{2}} \sum_{j=-\frac{n-1}{2}}^{\frac{n-1}{2}} f(x+i, y+j) \]，其中\(f(x, y)\)代表原始图像中坐标为\(x, y\)的像素值，而\(g(x, y)\)是经过滤波后的结果。\(m\)和\(n\)分别代表滤波器窗口的行数和列数，通常它们是奇数，以确保中心点位于窗口中央。
使用均值滤波时，选择合适的窗口大小至关重要。较小的窗口可能无法充分去除噪声，而过大的窗口则可能导致图像过度模糊。因此，在实际应用中需要根据具体情况调整窗口大小，以达到最佳效果。🔍📊
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