实验背景与目的

在数字图像处理领域，图像滤波技术是消除噪声、提升图像质量的重要手段之一。本实验旨在通过实际操作，深入理解并掌握中值滤波和均值滤波两种经典图像滤波算法的基本原理及其应用效果。通过对不同场景下图像的处理，进一步探讨这两种方法在去除噪声方面的优劣以及适用范围。

实验环境

本次实验采用Python编程语言结合OpenCV库进行图像处理操作。所使用的开发工具为Jupyter Notebook，操作系统为Windows 10。实验所需软件包括但不限于NumPy、Matplotlib等科学计算与可视化库。

实验步骤

1. 数据准备

首先加载待处理的原始图像数据集，并对图像进行初步检查以确保其完整性及可用性。

2. 噪声添加

为了模拟真实世界中的图像采集过程，向干净的原始图像中随机加入椒盐噪声（Salt & Pepper Noise）和高斯白噪声（Gaussian White Noise），以便后续测试滤波器的效果。

3. 中值滤波实现

利用OpenCV提供的`cv2.medianBlur()`函数执行中值滤波操作。该方法通过将每个像素点周围邻域内的所有像素值按升序排列后取中间值来代替原像素值，从而达到平滑图像的目的。

4. 均值滤波实现

同样借助OpenCV提供的`cv2.blur()`或`cv2.boxFilter()`函数完成均值滤波任务。此过程会将指定大小窗口内所有像素值求平均后再赋给中心像素点，以此减少高频信息而保留低频特征。

5. 结果分析对比

分别展示经过上述两种滤波方式处理后的结果图，并从视觉效果上直观比较两者对于不同类型噪声抑制能力的差异；同时记录下处理前后图像的各项参数指标如PSNR(峰值信噪比)、SSIM(结构相似性指数)，量化评估滤波性能。

实验结论

通过本次实验可以得出以下几点结论：

- 中值滤波特别适合于去除椒盐噪声，在保持边缘清晰度方面表现优异；

- 而均值滤波则更适合处理高斯白噪声情况下的图像去噪问题；

- 在实际应用中需根据具体需求选择合适的滤波策略，有时也可能需要结合多种滤波技术共同作用才能获得最佳效果。

参考文献

[此处可补充相关参考书籍或者论文链接]

以上便是关于“数字图像处理实验三：中值滤波与均值滤波实验报告”的全部内容。希望这份文档能够帮助大家更好地理解和运用这两种重要的图像预处理技术！