一.添加干扰
椒盐噪声：
I_noise=double(imnoise(I，' salt pepper '，0.02 ) )； %之后的0.02是参数高斯噪声：
I_noise=double(imnoise(I，' gaussian '，0.02 )； 二.平均滤波原理
主要思想是邻域平均法，用几个像素的灰度平均值代替各像素的灰度。 有效抑制加性噪声。
缺点：容易引起图像模糊，可以对其进行改善，主要避免场景边缘的平滑处理。
原始像素值：
|1|2|3|
|4|5|6|
|7|8|9|
最后(平均值123456789 )平均值为5，中心位于中心，因此平均值滤波中忽略周围的像素值，可知周围模糊) )。
|||
| |5| |
|||
以下代码分别添加高斯噪声和椒盐噪声，进行平均滤波处理
对椒盐噪声各种平均滤波处理%平均滤波%椒盐噪声部分figure(2)； %显示原图subplot (2，3，1 )； imshow(I，[] )； %[]自动生成适当比例的显示图像的title ('原图像)； 添加%椒盐卷饼信号subplot (2，3，2 )； I_noise=double(imnoise(I，' salt pepper '，0.02 ) )； %salt pepper注意中央空间没有空间，imshow(I_noise，[] )； title (椒盐噪声)； %means过滤器subplot (2，3，3 )； I_3=fspecial(average )，[ 3，3 ]； %3*3平均过滤器I_3=imfilter(I_noise，I_3)； imshow(I_3，[] )； title(3*3算术平均滤波)； subplot (2，3，4 )； I_=exp(imfilter(log(I_noise )，fspecial ) ' average '，3 ) ) %算术平均过滤器imshow(I_，[]； title(3*3几何平均滤波)； subplot (2，3，5 )； Q=-1.5； I_mean=imfilter(I_noise.^(q1 )，fspecial ) ' average '，3 )./imfilter ) I_noise.^q，fspecial ) ) title () q=-1.5反谐波滤波)； subplot (2，3，6 )； Q=1.5； I_mean=imfilter(I_noise.^(q1 )，fspecial ) ' average '，3 )./imfilter ) I_noise.^q，fspecial ) ) title(q=-1.5反谐波滤波) )
2 .对高斯噪声的各种均值滤波处理
%%平均滤波%高斯噪声部分clc； clear I=imread('1.jpg )； I=im2double(I； I=RGB2gray(I； %mappeddata=mapminmax(I，0，255 ) h=figure(1) 1； %显示原图subplot (2，3，1 )； imshow(I，[] )； %[]自动生成适当比例的显示图像的title ('原图像)； 添加%高斯噪声subplot (2，3，2 )； I_noise=double(imnoise(I，' gaussian '，0.02 )； %salt pepper注意中央空间没有空间，imshow(I_noise，[] )； title ('高斯噪声)； %means过滤器subplot (2，3，3 )； I_3=fspecial(average )，[ 3，3 ]； %3*3平均过滤预定义的过滤运算符I_3=imfilter(I_noise，I_3)； % )处理队列、过滤器(imshow(I_3，[] )； title(3*3平均滤波)； subplot (2，3，4 )； I_=exp(imfilter(log(I_noise )，fspecial ) ' average '，3 ) ) %算术平均过滤器imshow(I_，[]； title(3*3几何平均滤波)； subplot (2，3，5 )； Q=-1.5； I_mean=imfilter(I_noise.^(q1 )，fspecial ) ' average '，3 )./imfilter ) I_noise.^q，fspecial ) ) title () q=-1.5反谐波滤波)； subplot (2，3，6 )； Q=1.5； I_mean=imfilter(I_noise.^(q1 )，fspecial ) ' average '，3 )./imfilter ) I_noise.^q，fspecial ) ) title () q=1.5反谐波滤波)；
平均过滤方法2:https://wenku.Baidu.com/view/bef 73431366 ba f1 ff C4 FFE 473687 e21 af 45f 14.html
函数说明imfilter函数：
功能:理解为对任意类型的数组或图像进行滤波或创建自定义功能的类型滤波器。 (个人的理解是，不知道是否正确。
意义
IMfilter(img，filter )；
img :带处理矩阵
过滤器：过滤器
3358 www.Sina.com/: https://blog.csdn.net/zhuwei 0710/article/details/68169317
特殊函数：
创建预处理的预定义筛选器运算符
3359 blog.csdn.net/Hu strains/article/details/9153553
结果分析
4.1、对高斯噪声图像进行滤波：
总体上两个反谐波平均滤波器的去噪效果不如平均滤波器滤波器的效果。 算术平均滤波会模糊图像的边界，而几何平均滤波不会出现这个问题。
原因是，如果对算术平均滤波器的多个像素的灰度值进行线性平均，并将各像素值置换为平均值，则会导致边界图像模糊。 线性方法对整个窗口的像素值求平均不能很好地保护图像的细节，在去除噪声的同时也会破坏图像的细节，导致图像模糊，噪声点无法很好地去除。
4.2、对椒盐噪声图像进行滤波：
算术平均滤波去除椒盐噪声效果好； Q=-1.5的反谐波滤波器会留下黑色的胡椒噪音，Q=1.5的反谐波滤波器会留下白色的盐噪音。 平均滤波对高斯噪声好，对椒盐噪声不好。
原理：对于“胡椒”噪声，应采用q值为正值的滤波器滤除噪声，q值为负值的滤波器滤除“盐”噪声。