图像降噪处理 🖼️ —— 中值、均值、最大值、最小值滤波

随着数字图像技术的发展，图像降噪处理成为了一个非常重要的环节。在日常生活中，我们经常遇到图像受到噪声干扰的情况，这不仅影响了图像的美观度，也对后续的图像分析和处理造成了困扰。因此，掌握有效的图像降噪方法就显得尤为重要。

在众多图像降噪方法中，中值滤波、均值滤波、最大值滤波和最小值滤波是四种常用的算法。中值滤波通过取像素周围邻域的中值来替代当前像素的值，这种方法能够有效地去除椒盐噪声，同时保留边缘信息。均值滤波则是通过计算像素周围邻域内所有像素的平均值来替换当前像素的值，它适用于去除高斯噪声，但可能会导致图像细节模糊。最大值滤波和最小值滤波分别用邻域内的最大值和最小值替换当前像素值，这两种方法通常用于特定类型的噪声去除，如固定值噪声等。

选择哪种滤波方式取决于噪声类型以及对图像细节的要求。在实际应用中，根据具体情况灵活选用合适的滤波方法，可以有效提高图像的质量。