若视频序列中灰度图的某一点的像素值为g(x,y),T表示模板M的像素点的个数，C（x,y)表示这个噪声点通过均值滤波法处理之后的替换的像素点的取值，公式如下：

                                     （2-6）

由于均值滤波独特的将噪声点差异平摊到领域的像素之间的处理方式[18]，使得图像从视觉上变得平滑，没有差异特别大的像素点，因此，图像的对比度变低，图像特称信息不再明显，对运动目标检测 这一后续处理并没有很好的优化效果，并且会损失部分的关键信息，比如图像边缘等等。如果模板取得较小，噪声像素点与周围像素差距很大时候，会导致周围像素点难以平均分摊这个差异，甚至会污染周围的像素点，当继续对这些像素点进行均值滤波处理时，会导致整个图像变得模糊不清。