數字圖像處理與Python實現-圖像降噪-低通濾波

低通濾波 一幅圖像的直流分量表示了圖像的平均灰度，大面積的背景區域和緩慢變化的部分則代表圖像的低頻分量，而它的邊緣、細節、跳躍部分以及顆粒噪聲都代表圖像的高頻分量。因此，在頻域中對圖像採用濾波器函數衰減高頻信息而使低頻信息暢通無阻的過程稱爲低通濾波（Low-pass Filtering)。通過濾波可除去高頻分量，消除噪聲，起到平滑圖像去噪聲的增強作用。但是也可能濾除某些邊界對應的頻率分量，而使圖像

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