式8、9中的 ， 分别代表原始图像和经过滤波后输出的图像的灰度数据，A 为 中的最大灰度值。各种滤波算法性能评价结果见表 1:
性能评比
添加噪声 均值滤波 文纳滤波一次
MSE 1.114352e+003 3.633457e+002 6.690563e+002
PMSE 1.713728e-002 5.587785e-003 1.028922e-002
PMSE 0.01713728 0.005587785 0.01028922
表1 实验中各种滤波算法性能比较
性能评比
文纳滤波二次 中值滤波 本文滤波
MSE 4.360979e+002 1.092511e+002 7.365292e+001
PMSE 6.706618e-003 1.680140e-003 1.132686e-003
PMSE 0.006706618 0.001680140 0.001132686
表1附表
由上表结果我们可以进一步看到本文滤波比中值滤波的滤波效果好32%以上。
5.总结
经过实验表明，本文算法明显优于均值滤波、中值滤波等其他算法，尤其对于噪声污染较为严重的点、线、尖顶细节较多的图像来说，本文算法能够比以上的滤波方法更好地滤除噪声并保留图像的细节，使图像变得更加清晰，在视觉上可以得到较好的改观；而且该算法实现简单，是一种快速有效的滤波方法。
由于是第一次独立设计滤波算法，算法中难免存在一些不如人意的地方，还有待进一步改进，归纳起来大概以下几点：本文来自辣*文-论'文&网，
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(1) 在对图像去噪过程中，由于均值滤波中图像平滑模板的大小与图像平滑的效果密切相关，为了尽可能地减少模糊，还可以采用阈值法减少由于领域平均而产生的模糊效应，因此滤波算法有待于进一步完善；
(2) 由于很少使用MATLAB中的滤波函数，所以编写的算法代码有点繁琐，没有MATLAB中自带滤波函数编写的代码简单；
(3)只是简单的实现去噪功能，未加入遗传算法，子函数的调用等。
以上是本文算法中存在的不足之处，望在以后的算法设计中能避免以上不足，使设计更加完善。
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