一、准备

此次使用python进行编程，预先装好一些处理图像的库，比如openCV，matplotlib等等。

二、代码

三、结果

四、结果分析

进行中值滤波，能够很好地将椒盐噪声滤除，并且清晰度少量下降；

进行中值滤波，能够滤除部分高斯噪声，肉眼可见仍残留少量高斯噪声，并且清晰度下降较多；

进行均值滤波，无论是椒盐噪声，还是高斯噪声，滤波效果并不好，滤除效果甚微，并且清晰度下降明显。但相对来说，均值滤波对高斯噪声表现相较椒盐噪声表现稍微好一点。

五、总结

中值滤波和均值滤波都可以起到平滑图像，滤去噪声的功能。

中值滤波采用非线性的方法，它在平滑脉冲噪声方面非常有效,同时它可以保护图像尖锐的边缘，选择适当的点来替代污染点的值，所以处理效果好，对椒盐噪声表现较好，对高斯噪声表现较差，而且比相同尺寸的线性平滑滤波器的模糊程度明显要低。中值滤波器对处理脉冲噪声非常有效，该种噪声也成为椒盐噪声，因为这种噪声是以黑白点的形式叠加在图像上的。

均值滤波采用线性的方法，平均整个窗口范围内的像素值，均值滤波本身存在着固有的缺陷，即它不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好地去除噪声点。特别是椒盐噪声。从上述结果可以看到图片变模糊而且噪声并没有很有效的去除，该算法只是模糊化了图片而已。