一.方框滤波作用
图像平滑(smoothing)也称为图像模糊(blurring),是一种在图像处理中使用频率很高的操作，进行图像平滑的操作原因有很多，在这里重点介绍使用平滑操作降低图片噪声。因为在图像中，噪声的能量大都集中在幅度谱的低频和中频部分，而在较高的频段，一些重要的细节信息往往被噪声淹没。在一幅图像中，所谓的高频部分是指图像中像素值落差很大的部分，而低频则是指像素值与旁边的像素值相差不大甚至相同，而图像的一些细节的部分往往由高频信息来展现，图像中掺杂的噪声往往也处于高频段，这就造成了一些细节信息被噪声淹没，可以根据不同的噪声类型用不同的滤波器进行处理。
二.算法原理
首先，方框滤波用到的核为上图。核系数α决定了滤波的性质：
其中：
normalize表示是否进行归一化，归一化的系数为模板的1/宽*高，也是核内所有的元素和的倒数。
如果不进行归一化，会把要滤波的像素点无形之中的能量抬高，表现在像素点变亮，进行归一化之后其实就是均值滤波。
换句话说，均值滤波是方框滤波的一种特殊形式。
三.对比效果图
中间的方框滤波的像素明显变亮。