机器视觉均值滤波：邻域平均法计算步骤及示例

假设有一张大小为3x3的灰度图像，像素值如下所示：

4 5 6
7 8 9
1 2 3

我们将对该图像进行均值滤波，使用3x3大小的邻域。计算过程如下：

1. 将邻域覆盖到图像的第一个像素上，如下所示：

4 5 6
7 8 9
1 2 3

2. 计算邻域内所有像素的平均值，得到结果为(4+5+6+7+8+9+1+2+3)/9=5。将该平均值赋给中心像素，即原图像中(1,1)位置的像素。更新后的邻域和图像如下所示：

5 5 6
7 8 9
1 2 3

3. 将邻域向右移动一个像素，如下所示：

4 5 6
7 8 9
1 2 3

4. 重复步骤2，计算邻域内所有像素的平均值，得到结果为(4+5+6+7+8+9+1+2+3)/9=5。将该平均值赋给中心像素，即原图像中(1,2)位置的像素。更新后的邻域和图像如下所示：

4 5 6
5 8 9
1 2 3

5. 重复步骤3-4，直到邻域覆盖完整张图像。最终得到的均值滤波结果如下所示：

5 6 6
6 7 7
3 4 4