均值滤波器是一种消除图像噪声的线性处理方法。这种方法的基本思想是用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。

均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标像素为中心的周围 8 个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身）。再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。

1）主要应用及针对性

采用邻域平均法的均值滤波器非常适用于去除通过扫描得到的图像中的颗粒噪声。领域平均法有力地抑制了噪声，同时也由于平均而引起了模糊现象，模糊程度与领域半径成正比。

几何均值滤波器所达到的平滑度可以与算术均值滤波器相比，但在滤波过程中会丢失更少的图像细节。

谐波均值滤波器对“盐”噪声效果更好，但是不适用于“胡椒”噪声。它善于处理像高斯噪声那样的其他噪声。

逆谐波均值滤波器更适合于处理脉冲噪声，但它有个缺点，就是必须要知道噪声是暗噪声还是亮噪声，以便于选择合适的滤波器阶数符号，如果阶数的符号选择错了可能会引起灾难性的后果。

2）均值滤波器优缺点

均值滤波器是一种典型的线性去噪方法，因为其运算简单快速，同时又能够较为有效地去除高斯噪声。因而适用面较广，至今仍是一种常用的去噪方法，许多滤除噪声方法都是在此基础上发展而来的。其缺点是严重破坏了图像的边缘，模糊了图像。