在数字图像处理领域，中值滤波是一种广泛应用的技术，它通过替换每个像素点的值为该像素点邻域内的中值来减少噪声。尽管这种方法非常有效，但它并非完美无缺。🔍
首先，中值滤波可能会导致图像细节的丢失。这是因为滤波过程中使用的是中值而非原始值，这可能使得一些细微特征变得模糊。🚫
其次，对于较大的物体或区域，中值滤波可能无法有效地保留边缘信息。当滤波窗口覆盖了不同类型的区域时，可能会导致边缘变得不清晰，影响视觉效果。🚫
此外，中值滤波的计算复杂度较高，尤其是在处理大尺寸图像时。这限制了其在实时应用中的表现，例如视频流处理。⏱️
最后，中值滤波对某些类型的噪声（如高斯噪声）的效果有限，它更适合于去除椒盐噪声等特定类型的噪声。💡
因此，在选择使用中值滤波之前，应充分考虑其局限性，并评估是否符合具体的应用需求。🛠️
中值滤波 图像处理 技术局限