（2）微光图像在时间域与空间域上有极大的相关性，这将是我们研究算法时的依据。 

（3）微光图像受照明状况影响较大，若出现如手电筒，路灯等情况出现，便会造成较大 的光晕现象。而且微光图像在成像过程中会产生大量的随机噪声，这些噪声受照度的影响， 照度越低，噪声便越大。当照度低到一定的程度便会出现图像模糊等情况。 

2。2 邻域平均法

   在空域方面,相邻像素的灰度值是非常接近的，领域平均法的原理是将灰度值相比领域平 均值差异很大的像素点被认为是噪声点,其核心思想为在图像上做出一个特定的窗口，其设定 坐标于（a，b）的图像像素为该窗口的中心，随后在图像中将窗口进行移动,在窗口之内找出 灰度值大于邻域像素平均值,且大于某一阀值的像素点,即噪声点。这种方法是利用领域间像 素的平均值来替换窗口发现的噪声点，这样便能够很好的抑制噪声[10]。其公式为 

                              g(x, y) =  1 ∑ �(�, �)                                      （2。1） 

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