(整理)基本的数字滤波方法及算法实现

最常用数字滤波方法1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）A、方法：根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A）每次检测到新值时判断：如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值B、优点：能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰C、缺点无法抑制那种周期性的干扰平滑度差2、中位值滤波法A、方法：连续采样N次（N取奇数）把N次采样值按大小排列取中间值为本次有效值B、优点：能有效克服因偶然因素引起的波动干扰对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果C、缺点：对流量、速度等快速变化的参数不宜3、算术平均滤波法A、方法：连续取N个采样值进行算术平均运算 N值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度较低 N值较小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高 N值的选取：一般流量，N=12；压力：N=4B、优点：适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波这样信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动C、缺点：对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用比较浪费RAM4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）A、方法：把连续取N个采样值看成一个队列队列的长度固定为N 每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则) 把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果 N值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~12；温度，N=1~4B、优点：对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高适用于高频振荡的系统C、缺点：灵敏度低对偶然出?span class="highlight">值穆龀逍愿扇诺囊种谱饔媒喜?不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差不适用于脉冲干扰比较严重的场合比较浪费RAM5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）A、方法：相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”连续采样N个数据，去掉一个最大值和一个最小值然后计算N-2个数据的算术平均值 N值的选取：3~14B、优点：融合了两种滤波法的优点对于偶然出?span class="highlight">值穆龀逍愿扇牛上捎诼龀甯扇潘鸬牟裳?span class="highlight">值偏差C、缺点：测量速度较慢，和算术平均滤波法一样比较浪费RAM6、限幅平均滤波法A、方法：相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”每次采样到的新数据先进行限幅处理，再送入队列进行递推平均滤波处理B、优点：融合了两种滤波法的优点对于偶然出?span class="highlight">值穆龀逍愿扇牛上捎诼龀甯扇潘鸬牟裳?span class="highlight">值偏差C、缺点：比较浪费RAM7、一阶滞后滤波法A、方法：取a=0~1 本次滤波结果=（1-a）*本次采样值+a*上次滤波结果B、优点：对周期性干扰具有良好的抑制作用适用于波动频率较高的场合C、缺点：相位滞后，灵敏度低滞后程度取决于a值大小不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号8、加权递推平均滤波法A、方法：是对递推平均滤波法的改进，即不同时刻的数据加以不同的权通常是，越接近现时刻的数据，权取得越大。

常见数字滤波技术与原理数字滤波技术是一种在数字信号处理中广泛应用的技术。

它通过在数字信号中加入一些特定的滤波器，以减少噪声、平滑信号或提取特定特征。

数字滤波器通常由数字信号处理软件或硬件实现，具有精度高、稳定性好、易于编程等优点。

常见的数字滤波技术包括移动平均滤波、滑动窗口滤波、傅里叶变换滤波等。

1. 移动平均滤波移动平均滤波是一种简单而有效的数字滤波方法。

它通过计算输入信号在一定时间窗口内的平均值，以平滑信号中的噪声。

移动平均滤波器通常由一个滑动窗口和一个累加器组成，窗口内的数据逐个进入累加器，并输出窗口内的平均值。

移动平均滤波器适用于消除随机噪声和周期性噪声。

2. 滑动窗口滤波滑动窗口滤波是一种基于滑动窗口的数字滤波方法。

它通过将输入信号分成多个固定长度的窗口，并对每个窗口内的数据进行处理，以提取特定特征或平滑噪声。

滑动窗口滤波器通常由一个滑动窗口和一个处理函数组成，窗口内的数据逐个进入处理函数，并输出处理结果。

滑动窗口滤波器适用于提取信号中的特定特征或平滑信号中的噪声。

3. 傅里叶变换滤波傅里叶变换滤波是一种基于傅里叶变换的数字滤波方法。

它通过将输入信号从时域转换到频域，以提取信号中的特定频率成分或消除特定频率成分。

傅里叶变换滤波器通常由一个傅里叶变换和一个逆傅里叶变换组成，输入信号经过傅里叶变换后得到频谱图，然后通过逆傅里叶变换将频谱图转换回时域。

傅里叶变换滤波器适用于提取信号中的特定频率成分或消除特定频率成分。

以上是常见数字滤波技术与原理的简要介绍。

在实际应用中，需要根据具体需求选择合适的数字滤波技术，以达到最佳的信号处理效果。

嵌⼊式开发10种常见数字滤波算法在单⽚机开发中，经常需要对输⼊的数据进⾏过滤处理，如传感器数据输出，AD采样等，合适的滤波处理能达到更好效果。

下⾯分享⼏种较简单⽽常⽤的滤波算法：A、⽅法：根据经验判断，确定两次采样允许的最⼤偏差值（设为A）每次检测到新值时判断：如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效如果本次值与上次值之差>A,则本次值⽆效,放弃本次值,⽤上次值代替本次值B、优点：1. 能有效克服因偶然因素引起的脉冲⼲扰C、缺点：1. ⽆法抑制那种周期性的⼲扰2. 平滑度差int Filter_Value;int Value;void setup() {Serial.begin(9600); // 初始化串⼝通信randomSeed(analogRead(0)); // 产⽣随机种⼦Value = 300;}void loop() {Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值Value = Filter_Value; // 最近⼀次有效采样的值，该变量为全局变量Serial.println(Filter_Value); // 串⼝输出delay(50);}// ⽤于随机产⽣⼀个300左右的当前值int Get_AD() {return random(295, 305);}// 限幅滤波法（⼜称程序判断滤波法）#define FILTER_A 1int Filter() {int NewValue;NewValue = Get_AD();if(((NewValue - Value) > FILTER_A) || ((Value - NewValue) > FILTER_A))return Value;elsereturn NewValue;}A、⽅法：连续采样N次（N取奇数）把N次采样值按⼤⼩排列取中间值为本次有效值B、优点：1. 能有效克服因偶然因素引起的波动⼲扰2. 对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果C、缺点：1. 对流量、速度等快速变化的参数不宜/* N值可根据实际情况调整排序采⽤冒泡法*/#define N 11char filter(){char value_buf[N];char count,i,j,temp;for ( count=0;count<N;count++){value_buf[count] =get_ad();delay();}for (j=0;j<N-1;j++){for (i=0;i<N-j;i++){if (value_buf>value_buf[i+1] ){temp = value_buf;value_buf = value_buf[i+1];value_buf[i+1] = temp;}}}return value_buf[(N-1)/2];}A、⽅法：连续取N个采样值进⾏算术平均运算N值较⼤时：信号平滑度较⾼，但灵敏度较低N值较⼩时：信号平滑度较低，但灵敏度较⾼N值的选取：⼀般流量，N=12；压⼒：N=4B、优点：1. 适⽤于对⼀般具有随机⼲扰的信号进⾏滤波2. 这样信号的特点是有⼀个平均值，信号在某⼀数值范围附近上下波动C、缺点：1. 对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适⽤2. ⽐较浪费RAM#define N 12char filter(){int sum = 0;for (count=0;count<N;count++){sum + = get_ad();delay();}return (char)(sum/N);}A、⽅法：把连续取N个采样值看成⼀个队列队列的长度固定为N每次采样到⼀个新数据放⼊队尾,并扔掉原来队⾸的⼀次数据.(先进先出原则)把队列中的N个数据进⾏算术平均运算,就可获得新的滤波结果N值的选取：流量，N=12；压⼒：N=4；液⾯，N=4~12；温度，N=1~4B、优点：1. 对周期性⼲扰有良好的抑制作⽤，平滑度⾼2. 适⽤于⾼频振荡的系统C、缺点：1. 灵敏度低2. 对偶然出现的脉冲性⼲扰的抑制作⽤较差3. 不易消除由于脉冲⼲扰所引起的采样值偏差4. 不适⽤于脉冲⼲扰⽐较严重的场合5. ⽐较浪费RAM// 递推平均滤波法（⼜称滑动平均滤波法）#define FILTER_N 12int filter_buf[FILTER_N + 1];int Filter() {int i;int filter_sum = 0;filter_buf[FILTER_N] = Get_AD();for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {filter_buf[i] = filter_buf[i + 1]; // 所有数据左移，低位仍掉filter_sum += filter_buf[i];}return (int)(filter_sum / FILTER_N);}A、⽅法：相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”连续采样N个数据，去掉⼀个最⼤值和⼀个最⼩值然后计算N-2个数据的算术平均值N值的选取：3~14B、优点：1. 融合了两种滤波法的优点2. 对于偶然出现的脉冲性⼲扰，可消除由于脉冲⼲扰所引起的采样值偏差C、缺点：1. 测量速度较慢，和算术平均滤波法⼀样2. ⽐较浪费RAM// 中位值平均滤波法（⼜称防脉冲⼲扰平均滤波法）（算法1）#define FILTER_N 100int Filter() {int i, j;int filter_temp, filter_sum = 0;int filter_buf[FILTER_N];for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {filter_buf[i] = Get_AD();delay(1);}// 采样值从⼩到⼤排列（冒泡法）for(j = 0; j < FILTER_N - 1; j++) {for(i = 0; i < FILTER_N - 1 - j; i++) {if(filter_buf[i] > filter_buf[i + 1]) {filter_temp = filter_buf[i];filter_buf[i] = filter_buf[i + 1];filter_buf[i + 1] = filter_temp;}}}// 去除最⼤最⼩极值后求平均for(i = 1; i < FILTER_N - 1; i++) filter_sum += filter_buf[i];return filter_sum / (FILTER_N - 2);}// 中位值平均滤波法（⼜称防脉冲⼲扰平均滤波法）（算法2）#define FILTER_N 100int Filter() {int i;int filter_sum = 0;int filter_max, filter_min;int filter_buf[FILTER_N];for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {filter_buf[i] = Get_AD();delay(1);}filter_max = filter_buf[0];filter_min = filter_buf[0];filter_sum = filter_buf[0];for(i = FILTER_N - 1; i > 0; i--) {if(filter_buf[i] > filter_max)filter_max=filter_buf[i];else if(filter_buf[i] < filter_min)filter_min=filter_buf[i];filter_sum = filter_sum + filter_buf[i];filter_buf[i] = filter_buf[i - 1];}i = FILTER_N - 2;filter_sum = filter_sum - filter_max - filter_min + i / 2; // +i/2 的⽬的是为了四舍五⼊ filter_sum = filter_sum / i;return filter_sum;}A、⽅法：相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”每次采样到的新数据先进⾏限幅处理，再送⼊队列进⾏递推平均滤波处理B、优点：1. 融合了两种滤波法的优点2. 对于偶然出现的脉冲性⼲扰，可消除由于脉冲⼲扰所引起的采样值偏差C、缺点：1. ⽐较浪费RAM// 限幅平均滤波法#define FILTER_A 1int Filter() {int i;int filter_sum = 0;filter_buf[FILTER_N - 1] = Get_AD();if(((filter_buf[FILTER_N - 1] - filter_buf[FILTER_N - 2]) > FILTER_A) || ((filter_buf[FILTER_N - 2] - filter_buf[FILTER_N - 1]) > FILTER_A)) filter_buf[FILTER_N - 1] = filter_buf[FILTER_N - 2];for(i = 0; i < FILTER_N - 1; i++) {filter_buf[i] = filter_buf[i + 1];filter_sum += filter_buf[i];}return (int)filter_sum / (FILTER_N - 1);}A、⽅法：取a=0~1本次滤波结果=（1-a）本次采样值+a上次滤波结果B、优点：1. 对周期性⼲扰具有良好的抑制作⽤2. 适⽤于波动频率较⾼的场合C、缺点：1. 相位滞后，灵敏度低2. 滞后程度取决于a值⼤⼩3. 不能消除滤波频率⾼于采样频率的1/2的⼲扰信号// ⼀阶滞后滤波法#define FILTER_A 0.01int Filter() {int NewValue;NewValue = Get_AD();Value = (int)((float)NewValue * FILTER_A + (1.0 - FILTER_A) * (float)Value);return Value;}A、⽅法：是对递推平均滤波法的改进，即不同时刻的数据加以不同的权通常是，越接近现时刻的数据，权取得越⼤。

数据处理中的几种常用数字滤波算法下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。

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数据处理中的几种常用数字滤波算法
在数据处理中，常用的数字滤波算法有以下几种：
1. 移动平均滤波（Moving Average Filter）：将一组连续的数据取
平均值作为滤波结果。

该算法简单易实现，可以有效消除噪声，但会引入
一定的延迟。

2. 中值滤波（Median Filter）：将一组连续的数据排序，并取中间
值作为滤波结果。

该算法适用于去除周期性干扰或脉冲噪声，但对于快速
变化的信号可能无法有效滤除。

3. 加权移动平均滤波（Weighted Moving Average Filter）：给予
不同的数据点不同的权重，并将加权平均值作为滤波结果。

该算法可以根
据需要调整不同数据点的权重，适用于对不同频率成分有不同抑制要求的
情况。

4. 递推平滑滤波（Recursive Smoothing Filter）：根据当前输入
数据与上一次滤波结果的关系，通过递推公式计算得到滤波结果。

递推平
滑滤波可以实现实时滤波，但对于快速变化的信号可能会引入较大的误差。

5. 卡尔曼滤波（Kalman Filter）：适用于估计具有线性动力学特性
的系统状态，并结合观测值进行滤波。

卡尔曼滤波算法综合考虑了系统模
型和观测模型的不确定性，因此能够提供较好的估计结果。

这些数字滤波算法在实际应用中可以根据需求进行选择和组合，以实
现对信号的有效滤波和噪声抑制。

数字滤波的基础知识（不断更新，总结）数字滤波是一种软件程序滤波，与模拟滤波器相比，数字滤波有以下优点： １) 数字滤波是用程序实现的，无需增加硬设备，而且滤波器（滤波程序）可多通道共享，降低了开发成本。

２)数字滤波可以对低频信号（如0.01Hz 以下）实现滤波，克服了模拟滤波器的缺陷。

３)数字滤波可以根据信号的不同，采取不同的滤波方法或滤波参数，使用方便灵活。

４)数字滤波由于不用硬件设备，各回路间不存在阻抗匹配等问题，故可靠性高，稳定性好。

（1）平均值滤波程序设计1）算术平均值滤波N 为采样次数；x i 为第i 次采样值；y 为N 个采样值的算术平均值；2）加权平均值滤波在N 次采样值中，突出最近几次采样值在平均值中所占比重，这种方法称为加权平均滤波方法。

加权平均滤波算法为：N 为采样次数；x i 为第i 次采样值；y 为N 次采样值的滤波输出值；C i 为加权系数, 对C i 选取要求：（2）中位值滤波 ∑==N i i x N y 11∑==N i i i x C y 111=∑=N i i C中位值滤波的原理是对被测参数连续采样N 次（N 取奇数），并按大小顺序排列，再取中间值作为本次采样的有效数据。

中位值滤波能有效地滤除由于偶然因素引起采样值波动的脉冲干扰，对变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果。

（3）限幅滤波限幅滤波的方法是考虑到被测参数在两次采样时间间隔内，一般最大变化的增量△Y(以绝对值表示)总是在一定的范围内，如果前后两次采样值的实际增量│Y k -Y k-1│≤△Y ，则认为是正常的，否则认为是干扰造成的，则用上次的采样值代替本次采样。

由此得限幅滤波的算法为（4）惯性滤波在模拟量输入通道中，常用一阶低通滤波器来消弱干扰，惯性滤波运算公式源于RC 低通滤波器的传递函数⎩⎨⎧∆>-∆≤-=---YY Y Y Y Y Y Y Y k k k k k k k 111,,当当后向差分离散化处理得整理后得滤波系数T 为采样周期；T f 为滤波器时间常数；x k 为本次采样输入；y k 、y k-1为本次和上次滤波输出。

写出数字滤波的几种常用方法数字滤波是信号处理中常用的一种技术，用于对信号进行去噪、平滑或增强等处理。

常用的数字滤波方法有以下几种：一、移动平均滤波（Moving Average Filter）移动平均滤波是最简单的数字滤波方法之一。

它通过对一段时间内的信号进行平均来减小噪声的影响。

具体操作是将每个时刻的信号值与前面若干个时刻的信号值进行求平均。

移动平均滤波可以有效地去除高频噪声，平滑信号，但对于突变信号的响应较慢。

二、中值滤波（Median Filter）中值滤波是一种非线性滤波方法，它通过对信号的一组数据进行排序，并选择其中的中值作为滤波结果。

中值滤波对于椒盐噪声等脉冲性噪声有较好的抑制效果，能够有效地去除异常值，但对于连续性的噪声处理效果较差。

三、卡尔曼滤波（Kalman Filter）卡尔曼滤波是一种递推滤波方法，它通过对系统的状态进行估计和预测，结合测量值进行滤波。

卡尔曼滤波是一种最优滤波器，能够在估计误差最小的情况下对信号进行滤波。

它广泛应用于航天、导航、自动控制等领域。

四、无限脉冲响应滤波（Infinite Impulse Response Filter，IIR）无限脉冲响应滤波是一种递归滤波方法，它通过对输入信号和输出信号的差分方程进行递归计算，实现对信号的滤波。

与有限脉冲响应滤波相比，无限脉冲响应滤波具有更好的频率选择性和更高的滤波效果，但计算复杂度较高。

五、小波变换滤波（Wavelet Transform Filter）小波变换滤波是一种基于小波变换的滤波方法，它通过将信号分解为不同频率分量，然后选择性地滤除或保留不同频率分量，实现对信号的滤波和去噪。

小波变换滤波在时频域上具有较好的局部性和多分辨性，能够有效地处理非平稳信号。

总结：数字滤波是信号处理中常用的一种技术，常用的数字滤波方法包括移动平均滤波、中值滤波、卡尔曼滤波、无限脉冲响应滤波和小波变换滤波等。

每种滤波方法有其适用的场景和优劣势，选择适当的滤波方法可以有效地对信号进行去噪、平滑或增强处理。

数字滤波器的实现方法数字滤波器是一种重要的信号处理工具，广泛应用于通信、图像、音频等领域。

它可以通过改变信号的幅度、相位或频谱分布来实现对信号的滤波、降噪等功能。

本文将介绍数字滤波器的实现方法。

一、IIR滤波器IIR滤波器（Infinite Impulse Response Filter）是一种递归滤波器，其输出值不仅依赖于当前输入值，还依赖于之前的输入和输出值。

IIR滤波器的实现方法主要包括直接型实现、级联型实现和并行型实现。

1. 直接型实现直接型实现是一种基于差分方程的实现方法。

通过将滤波器的传递函数表示为差分方程的形式，可以直接计算输出值。

这种方法计算简单，但对于高阶滤波器来说，计算量较大。

2. 级联型实现级联型实现是一种将滤波器分解为多个一阶或二阶的子滤波器，再将其级联起来的方法。

通过将滤波器的阶数分解，可以减小每个子滤波器的阶数，从而减小计算量。

此外，级联型实现还有利于滤波器的设计与优化。

3. 并行型实现并行型实现是一种将滤波器拆分为多个并行运算的子滤波器的方法。

通过并行计算，可以提高滤波器的工作效率，并实现更高的采样率。

二、FIR滤波器FIR滤波器（Finite Impulse Response Filter）是一种非递归滤波器，其输出值仅依赖于当前输入值和之前的输入值。

FIR滤波器的实现方法主要包括直接型实现和卷积型实现。

1. 直接型实现直接型实现是一种基于差分方程的实现方法，类似于IIR滤波器的直接型实现。

通过差分方程计算输出值，可以实现对信号的滤波操作。

直接型实现的优点是结构简单、实现容易，但对于高阶滤波器来说，计算量较大。

2. 卷积型实现卷积型实现是一种将滤波器表示为卷积操作的形式，通过对输入序列和滤波器系数进行卷积运算，得到输出序列。

卷积型实现的优点是计算量较小，适合于高阶滤波器的实现。

三、滤波器设计方法滤波器的设计是指确定滤波器的传递函数、阶数和频率响应的过程。

常用的滤波器设计方法包括窗函数法、最小二乘法和频域设计法。

数据滤波算法一、引言数据滤波是信号处理中的一个重要步骤，通过滤波算法可以去除信号中的噪声和干扰，使得信号更加清晰、准确。

在工业控制、医学诊断、图像处理等领域都有广泛应用。

本文将介绍常见的数据滤波算法及其原理。

二、低通滤波算法1. 概述低通滤波器是一种能够通过去除高频成分来平滑信号的滤波器。

在信号处理中，低通滤波器被广泛应用于去除噪声和平滑信号。

2. 原理低通滤波器可以看做是一个带通滤波器加上一个带阻滤波器的组合。

它通过截止频率将高频成分去除，使得信号变得平缓。

3. 常见算法（1）移动平均法：将连续n个数据求平均值作为当前数据的值，其中n为窗口大小。

（2）指数平均法：根据当前数据和前一次计算结果进行加权平均计算，权重由α决定。

4. 应用场景低通滤波器适用于需要保留较慢变化的信号，例如温度、压力等传感器信号。

三、高通滤波算法1. 概述高通滤波器是一种能够通过去除低频成分来突出高频成分的滤波器。

在信号处理中，高通滤波器被广泛应用于去除直流分量和平滑信号。

2. 原理高通滤波器可以看做是一个带阻滤波器加上一个带通滤波器的组合。

它通过截止频率将低频成分去除，使得信号变得尖锐。

3. 常见算法（1）一阶差分法：将当前数据与前一次数据进行差分计算。

（2）二阶差分法：将当前数据与前两次数据进行差分计算。

4. 应用场景高通滤波器适用于需要突出较快变化的信号，例如震动、声音等传感器信号。

四、带通/带阻滤波算法1. 概述带通/带阻滤波器是一种能够选择性地通过或者拒绝某些频率范围内的信号的滤波器。

在信号处理中，带通/带阻滤波器被广泛应用于去除特定频率范围内的噪声和干扰。

2. 原理带通/带阻滤波器可以看做是一个低通滤波器和高通滤波器的组合。

它通过选择特定的截止频率来选择性地通过或者拒绝某些频率范围内的信号。

3. 常见算法（1）巴特沃斯滤波法：采用极点归一化方法来设计数字滤波器，可实现带通、带阻、低通、高通等多种滤波器类型。

（2）切比雪夫滤波法：采用等纹图方法来设计数字滤波器，可实现带通、带阻、低通、高通等多种滤波器类型。

10种简单的数字滤波算法(C++源程序)以下是10种简单的数字滤波算法C++实现示例：1. 均值滤波均值滤波是数字滤波算法的一种常见形式，它可以通过计算一定范围内像素值的平均值来平滑图像。

其C++实现如下：#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace std;using namespace cv;// Function to implement mean filtervoid meanBlur(Mat& img, Mat& result, int k_size){int img_rows = img.rows;int img_cols = img.cols;// Create a same sized blank imageresult.create(img_rows, img_cols, img.type());for(int r=0; r<img_rows; r++){for(int c=0; c<img_cols; c++){// Define the window of radius k_sizeint r_min = max(0, r-k_size/2);int r_max = min(img_rows-1, r+k_size/2);int c_min = max(0, c-k_size/2);int c_max = min(img_cols-1, c+k_size/2);// Calculate the mean valueint sum = 0;int count = 0;for (int i=r_min; i<=r_max; i++){for (int j=c_min; j<=c_max; j++){sum += img.at<uchar>(i,j);count++;}}result.at<uchar>(r,c) = (uchar) (sum/count);}}}int main(int argc, char** argv){// Load the imageMat img = imread("image.jpg", 0);// Check if image is loaded properlyif(!img.data){cout << "Failed to load image" << endl;return -1;}// Define the kernel sizeint k_size = 3;// Apply mean filterMat result;meanBlur(img, result, k_size);// Display the resultnamedWindow("Original Image", WINDOW_NORMAL);namedWindow("Mean Filtered Image", WINDOW_NORMAL);imshow("Original Image", img);imshow("Mean Filtered Image", result);waitKey(0);return 0;}在上述代码中，`meanBlur()` 函数接收一个输入图像`img` 和一个输出图像`result`，以及一个整数参数`k_size`，该参数指定滤波器的大小，即窗口的半径。