在数据处理与应用的过程中，我们难免会遇到一些低质量的遥感数据，低质量遥感数据一般是由于天气因素导致的，在云量较多时，卫星传感器所采集到的地面信息被云层所遮挡，导致遥感图像成像过程中产生了较多噪声，对遥感数据的精确度造成了一定影响，如果不解决这些数据中的噪声，会导致我们从遥感数据中所提取到的信息也不够精确。

为更好的处理遥感数据中的噪声，我们一般会使用均值滤波或中值滤波对遥感图像进行去噪，去除遥感图像噪声的目的在于最大程度上还原原始数据，以便于我们更好的提取遥感图像中的有效信息。

那么，在进行滤波代码的实现以前，让我们一起来看一下滤波的实现原理吧！

其中，滤波算法的主要思路为，设置一个n*n(n=2x+1,x>0)大小的窗口,随后对这个窗口的中心点像元进行重新赋值，以5*5的窗口以及均值滤波算法为例，在上图中，窗口A的中心像元(0,0)的值为19，而经过了均值滤波后，也就是在窗口B中，原窗口A的中心像元(0,0)的值变成了11，而这个值，是由原窗口A中所有像元的值加起来的总和除以25得到的。

通过上述算法，即可对一个窗口内的遥感数据进行滤波，基于上述思路，对整个遥感图像进行遍历，以窗口的中心像元为基准&