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基于邻域的图像增强

在图像处理中，基于邻域的图像增强技术是一种常用的图像增强方法，通过考虑像素周围的邻域信息来提高图像的质量。这类技术不仅能够增强图像的细节，还能改善图像的整体视觉效果。本节将详细介绍基于邻域的图像增强技术的原理和应用，包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波、拉普拉斯滤波和高斯拉普拉斯滤波等。

均值滤波

均值滤波是一种线性滤波技术，通过计算像素邻域内的平均值来平滑图像，减少噪声。均值滤波的基本原理是将一个像素的值替换为其周围像素值的平均值。均值滤波可以分为简单均值滤波和加权均值滤波。

简单均值滤波

简单均值滤波使用一个大小为n×n的核对图像