在数字图像处理中，图像滤波是一种非常重要的技术，它能够帮助我们改善图像质量或提取有用信息。那么，图像滤波的方法到底有哪些呢？让我们一起来看看吧！👀

首先，均值滤波（Mean Filtering）是最基础的一种滤波方式。它通过计算邻域内像素的平均值来代替中心像素的值，从而实现对图像的平滑处理。这种方法简单易用，但可能会导致边缘模糊。接着是高斯滤波（Gaussian Filtering），它使用高斯函数作为权重进行加权平均，能更好地保护图像边缘，同时有效减少噪声。gaussian_filter️

此外，还有中值滤波（Median Filtering）。这种非线性滤波方法非常适合去除椒盐噪声，因为它会将像素值替换为邻域内的中间值，而不会被极端值影响。对于特定场景下的图像处理，还可以尝试双边滤波（Bilateral Filtering），它结合了空间距离和灰度相似性的权重，既保留了边缘特征又实现了平滑效果。bilateral_filter️

最后，不要忘了形态学滤波（Morphological Filtering），如腐蚀和膨胀操作，它们常用于形状分析和目标检测任务中。每种滤波器都有其适用场景，合理选择才能达到最佳效果哦！💡