简单选择模糊实现

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   参考：http://www.cnblogs.com/Imageshop/p/4694540.html

一、算法基本原理

    均值模糊的各像素的权重是一样的；

    高斯模糊的权重和像素距离中心点的距离成高斯分布；

    以上两种滤波器无法区分出图像的边缘等信息的，导致被模糊后的图像细节严重丢失。

    本文原理：设置某个像素差范围，当领域像素和中心点像素的差距超出上述范围时，设置其权重很小，甚至为0；而对像素差处于范围内的像素进行均值滤波； 

    这样对于本身比较平滑的区域，和原始的算法区别不大，而对于像素值变化较为明显的边缘地带，则能够有效地保留原始信息，这样就能起到降低噪音的同时保留边缘的信息

二、算法处理效果图

 左边原图，右侧处理后图（参数r =9, Threshold = 40）

 左边原图，右侧处理后图（参数r =9, Threshold = 40）

 三、说明

        （1）本次实验采用的图来源于：http://www.cnblogs.com/Imageshop/p/4694540.html

       （2）本文只是做算法实践，效果图边缘部分未进行处理；

简单选择模糊实现

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原文地址：http://www.cnblogs.com/newbyang/p/5624121.html