图像处理：均值滤波器的应用——去除不相关细节

均值滤波器的常见应用是平滑处理降低噪声，但是由于图像希望保留的边缘也是由图像灰度尖锐变化带来的特性，

均值滤波器会模糊边缘，所以平滑的效果有一定的缺陷。

均值滤波的主要应用：去除图像中的不相关细节，其中“不相关”是指与滤波器模板尺寸相比较小的像素区域，从而

对图像有一个整体的认知。即为了对感兴趣的物体得到一个大致的整体的描述而模糊一幅图像，忽略细小的细节。

忽略细节从整体上认识图像的例子：冈萨雷斯图像处理（3rd）P96. 图3.3.4.

1. 原图像：



2. 用9*9的模板进行均值滤波后的图像：



分析：经过均值滤波之后，图像中较小的像素区域与较大的像素区域合并到一起，边缘变得模糊。

3. 对2中的图像选取阈值并进行二值化后的图像：



分析：二值化后，可以明显的看出图像的整体效果，从整体上认知整个图像的效果。