什么是加权滤波 加权滤波的定义及原理

1、什么是加权滤波

加权滤波是数字信号处理中常用的一种滤波方法，通过对信号的加权平均来实现滤波处理。在加权滤波中，对于采样点的处理加上了各自所处位置不同的权值，即加权处理。

2、加权滤波原理

加权平均指不同位置的平均值不同，而是将其进行不同的加权，其中权系数有一个较小的自然数。一般情况下，靠近当前位置的权系数较大，越远离当前位置，对应的权系数越小。

具体来说，加权滤波的处理步骤如下：

(1)确定滤波器的大小和权系数，即选定一个模板，模板中心点表示当前处理的像素点：

模板大小：模板大小一般为奇数。模板大小的增大会导致更多的像素点被滤波器去掉，使图像更加平滑；

权系数：与模板大小相关，一般地，靠近模板中心的像素点采用较大的权值，而远离中心的像素采用较小的权值。

(2)将模板覆盖在图像上，将模板中心点对应像素的值取出。

(3)按照权系数进行加权，得到加权平均值，替换模板中心点对应像素的值。

3、加权滤波的应用

加权平均滤波可以平滑图像中的噪点和随机波动，并有助于降低噪声干扰的影响。

在数字图像处理中，加权滤波常常用于图像去噪、图像平滑处理，常常与其他滤波技术结合使用，比如去除椒盐噪声等。在信号处理领域，加权滤波也广泛应用于电信号处理、声信号处理等。

4、加权滤波的优点和缺点

优点：

加权滤波可以消除随机噪声，减小图像中亮度、灰度等的不同，使图像更加平滑

缺点：

对于图像详细信息的处理可能降低图片的清晰度和细节特征，造成图像平滑效果太强而影响图像细节与边缘的显示，这种缺点可以通过结合其他滤波方法一起应用进行优化。