A. c语言中值滤波问题
1. 是规定做中值滤波的点不含边缘的点(取决于中值滤波窗口大小)。 2,对图像边缘部分的信息进行镜像处理。
B. 均值滤波怎么算的
均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标象素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身），再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标像素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身）。再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。均值滤波也称为线性滤波，其采用的主要方法为邻域平均法。线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值，即对待处理的当前像素点（x，y），选择一个模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点（x，y），作为处理后图像在该点上的灰度个g（x，y），即个g（x，y）=1/m ∑f（x，y） m为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。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。
C. 平均值滤波的用途及分类
x是原矩阵，y是3x3的权重矩阵，z1是结果矩阵。z1中每个元素都需要用x中对应的元素乘以y中的权重来得到。比如最上角的元素，它自己是4，周围的元素有3个4，其它没有值，所以结果就是(0*0.1111)*5+(4*0.1111)*4=1.7778，其它的也是类似。 所谓均值滤波，其实就是将权重矩阵中每个元素的权重都设为相同值，一般是1/(n*n)，n是滤波窗口大小，在这个例子中就是3。
D. 在PLC编程中，WORD和INT、DW和DI有什么区别，求详解数据类型感觉有点模糊
1、储存数据不同。
WORD和INT都指16位数据。WORD通常侧重于数据存储区域和带符号数据的长度，只有16位长度。INT主要关注整数数据类型(无符号)。
在PLC中它指的是16位数据的类型，但在C语言中它可以是32位。
2、储存地址长度不同。
DW是对两字存储地址长度的描述，它可以存储32位数据，即两个字的数据存储区域的长度。
3、信号不同。
DI是双字输入信号缓存区的地址定义。与DW不同，DW定义了程序内存缓存区域的数据长度，它属于PLC内部公共存储区域。
DI为输入端信号缓存区，属于本地特定函数的存储区。
(4)c语言中均值滤波是什么意思扩展阅读：
模糊操作是一种基于邻域的图像平滑方法。
当图像噪声只是图像的一小部分时，通过对一个像素的邻域进行变换得到的新像素可以减小噪声的影响，从而很好地平滑噪声。
均值滤波是中心点邻域的算术均值和，中值滤波是中心点邻域的中值。
本文主要研究高斯滤波。高斯滤波可以看作是均值滤波的改进。
以33的邻域为例，均值滤波是计算9个数字的平均值，高斯滤波是计算9个数字的加权平均值。中心思想是邻域内的每个点与中心点之间的距离是不同的。
它不应该与均值滤波相同，但越靠近中心，权重越大。每个点的权值都是高斯分布。
E. 数字图像处理的一道基础题，大神只要教我如何求出滤波结果就行了
均值滤波：是用3×3邻域的9个数值，求取平均值代替邻域中心点的值
对灰色区域部分，
以左上角数值为15的点为例，3×3邻域按数值从小到大顺序排列
{1 1 1 1 2 2 2 2 15}，中间点为2，中值滤波后该点值应该为2
以正中间数值为2的点为例，3×3邻域按数值从小到大顺序排列
{0 1 1 2 2 2 2 3 15}，中间点为2，中值滤波后该点值应该为2
其他点也是同样的方法来求取
你的图片已经治好我多年的颈椎病，不知道你明白了吗？
F. 求解这段C语言程序什么意思
由于没有上下文，只能进行以下猜测：
-图象幅面宽度为640，高度480，象素宽度为24位，实际占用32位；
-pMem可能是每个单元(32位)存放一个象素；
-RGB是将三个字节组合成一个象素24位，BGR是将RGB顺序的图象象素中红和蓝的字节调换；
-前面一个循环将图象第3行到477行进行均值滤波，滤波方式是将该象素附近8个点与此象素求和再除以9得到平均值；
-后面一个循环是将图象未做滤波的几行填充成白色；
-图象处理算法可能存在问题：应该利用双存储区进行运算，结果为了节省内存导致均值运算会得不到正确运算，比如我们计算屏幕中心点的均值时，取到的左边一个象素、整个上面的3个象素均已经被之前的均值运算结果覆盖了，不是原来的象素数据了。也可能是利用高位未使用的字节存放的处理结果？由于没有RGB的定义无法判断。
G. 高斯滤波、均值滤波、中值滤波、最小均方差滤波、Gabor滤波的优缺点是什么。
高斯滤波
由于高斯函数的傅立叶变换仍是高斯函数, 因此高斯函数能构成一个在频域具有平滑性能的低通滤波器。可以通过在频域做乘积来实现高斯滤波。均值滤波是对是对信号进行局部平均, 以平均值来代表该像素点的灰度值。矩形滤波器(Averaging Box Filter)对这个二维矢量的每一个分量进行独立的平滑处理。通过计算和转化 ,得到一幅单位矢量图。这个 512×512的矢量图被划分成一个 8×8的小区域 ,再在每一个小区域中 ,统计这个区域内的主要方向 ,亦即将对该区域内点方向数进行统计,最多的方向作为区域的主方向。于是就得到了一个新的64×64的矢量图。这个新的矢量图还可以采用一个 3×3模板进行进一步的平滑。
均值滤波
把每个像素都用周围的8个像素来做均值操作。可以平滑图像，速度快，算法简单。但是无法去掉噪声，这能微弱的减弱它。
中值滤波
常用的非线性滤波方法 ,也是图像处理技术中最常用的预处理技术。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。加权中值滤波能够改进中值滤波的边缘信号保持效果。但对方向性很强的指纹图像进行滤波处理时 ,有必要引入方向信息,即利用指纹方向图来指导中值滤波的进行。
最小均方差滤波器
亦称维纳滤波器,其设计思想是使输入信号乘响应后的输出,与期望输出的均方误差为最小。
Gabor滤波
Gabor变换是英国物理学家 Gabor提出来的,由“测不准原理”可知,它具有最小的时频窗,即Gabor函数能做到具有最精确的时间-频率的局部化；另外, Gabor函数与哺乳动物的视觉感受野相当吻合,这一点对研究图像特征检测或空间频率滤波非常有用。恰当的选择其参数, Gabor变换可以出色地进行图像分割、识别与理解。如文献提出的基于Gabor滤波器的增强算法。
H. 关于c++中均值滤波求助
这个filter是用来平滑图像用的，简单来说是对一幅(width * height)大小的图像按下述方法进行平滑化，以达到除去图像中噪声的目的。 首先把输入图像中每个像素点和该像素点四周的8个像素点作为一组来看，将这9个像素点的灰度进行排序后取最中间的...
I. 下面这段单片机C语言程序是一段滤波函数是什么意思麻烦给讲解一下
其实你拿纸笔算一下就能看出来，这是一个四次均值滤波。
缓冲区的值加上最新采样值以后，乘以四分之三（最新采样值的权值为四分之一）。