噪聲的存在
圖像噪音介紹鏈接：https://blog.csdn.net/yeler082/article/details/78168788
主要介紹： 椒鹽噪聲和高斯噪聲
椒鹽噪聲：出現位置隨機，噪聲的深度基本固定，可以這樣理解由於椒是黑色，鹽是白色，所以固定顏色就是黑白像素
出現原因：椒鹽噪聲是由圖像傳感器，傳輸信道，解碼處理等產生的黑白相間的亮暗點噪聲。椒鹽噪聲往往由圖像切割引起。
去除方法：中值濾波。
高斯噪聲：每個點都可能出現，噪聲的深度也隨機
去除方法：均值濾波
解決方式：濾波
圖像濾波參考鏈接：https://blog.csdn.net/jiang_ming_/article/details/82594261
去除噪音的方式主要有兩種，模糊圖像和消除噪聲，作用就是平滑圖片和濾去噪聲
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模糊圖像代表：
均值濾波（中心點的像素值是周圍點的均值）
採用線性的方法，平均整個窗口範圍內的像素值。但不能很好的保護細節，反而破化了細節，使圖片模糊，不能很好
的去噪。
由於高斯噪音的深度也是隨機的，所以對高斯噪音的處理效果不好。 -
消除噪聲代表：
中值濾波（中心點的像素值是周圍點的中值）
採用非線性方法，它在平滑脈衝中非常有效。同時保護圖像的尖銳邊緣，選擇適當點代替污染點。
但對椒鹽噪聲的效果不好。快速中值濾波
改變了選取中值的方式
由每一次都排序改爲使用直方圖的方式，加快選取中值的速度
圖片的填充方式
簡單的有三種方式：
不填充；填零；填最近的像素值
openCV具體填充方式鏈接：https://blog.csdn.net/qwowowowowo/article/details/83541286