数字图像处理与Python实现-图像降噪-低通滤波

低通滤波 一幅图像的直流分量表示了图像的平均灰度，大面积的背景区域和缓慢变化的部分则代表图像的低频分量，而它的边缘、细节、跳跃部分以及颗粒噪声都代表图像的高频分量。因此，在频域中对图像采用滤波器函数衰减高频信息而使低频信息畅通无阻的过程称为低通滤波（Low-pass Filtering)。通过滤波可除去高频分量，消除噪声，起到平滑图像去噪声的增强作用。但是也可能滤除某些边界对应的频率分量，而使图像

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