《表1 评价参数：一种基于均值滤波和梯度影响因子的滤波算法》

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《一种基于均值滤波和梯度影响因子的滤波算法》

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为了评价图像滤波效果，选择图像的均值、熵、标准差、平均梯度值作为评价参数（表1）。均值表示图像的亮度，熵表示图像间的一致性[8]，标准差表示灰度值的分散程度，平均梯度值表示图像相对清晰程度。从表1中可以看出:滤波前后图像均值保持一致，图像亮度变化小；改进算法滤波图像的熵和原图像的熵更为接近，并且大于均值滤波图像的熵，这说明改进算法能够保证灰度图像的一致性；改进算法滤波图像的平均梯度值远高于均值滤波图像的平均梯度值，这说明改进算法很好地保护了图像的细节。