Для сглаживания изображения обычно используются как усредняющие, так и медианные фильтры, но предпочтительный выбор зависит от конкретных требований и характеристик изображения. Давайте рассмотрим оба метода и обсудим их преимущества и варианты использования.

1. Фильтр усреднения:

   • Фильтр усреднения, также известный как блочный фильтр, вычисляет среднее значение соседних пикселей в пределах определенного окна и заменяет центральный пиксель этим средним значением.
   • Это простой и легкий в реализации фильтр, который эффективно снижает шум и сглаживает изображение.
   • Усредняющий фильтр сохраняет общую структуру изображения, но может привести к размытию краев и мелких деталей.
   • Он подходит для изображений с гауссовским шумом или когда требуется мягкий эффект сглаживания.

2. Медианный фильтр:

   • Медианный фильтр заменяет значение центрального пикселя медианным значением окрестности пикселя в определенном окне.
   • В отличие от усредняющего фильтра, медианный фильтр сохраняет края и мелкие детали, одновременно эффективно снижая шум.
   • Это особенно полезно для удаления шума типа «соль и перец», когда случайные изолированные пиксели имеют экстремальные значения интенсивности.
   • Медианный фильтр лучше справляется с импульсным шумом, чем усредняющий фильтр, но может привести к небольшой потере резкости изображения.

Другие методы сглаживания изображения:

3. Фильтр Гаусса. Фильтр Гаусса применяет средневзвешенное значение к соседним пикселям, придавая большее значение более близким пикселям. Он эффективно снижает шум, сохраняя при этом края.
4. Двусторонний фильтр. Двусторонний фильтр учитывает как пространственную близость, так и сходство интенсивности при сглаживании изображения. Он сохраняет края и снижает уровень шума.
5. Фильтр нелокальных средних. Фильтр нелокальных средних сравнивает участки изображения, чтобы найти похожие области, что помогает сохранить текстуры и одновременно снизить шум.