采用基于位置的视觉伺服控制方法，从视觉信息中恢复出当前相机与期望相机间的相对位姿关系，并据此设计视觉伺服控制律，控制相机完成视觉伺服
基于位置的视觉伺服控制方法是一种通过视觉信息来控制相机或机器人移动的方法。该方法的核心是恢复相机的位姿信息，并将其与期望位姿进行比较，然后设计合适的控制律来控制相机的运动，使得相机能够达到期望位姿。
在该方法中，通过相机的视觉信息来确定相机的当前位置和方向，并将其与期望位置和方向进行比较。然后，将误差作为输入，设计出合适的控制律，通过对相机的控制来消除误差，并使相机运动到期望的位置和方向。
在实际应用中，可以使用一些计算机视觉算法来恢复相机的位姿信息，如视觉里程计、结构光、双目视觉等。此外，也可以通过使用深度学习方法，例如神经网络来训练模型，用于实现相机的位置估计。
该方法具有精度高、响应速度快、适用于无人机、机器人等场景的优点。在无人机领域，基于位置的视觉伺服控制方法被广泛应用于自主飞行、自主避障、地图构建等方面。
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:均值滤波采用线性的方法，平均整个窗口范围内的像素值，均值滤波本身存在着固有的缺陷，即它不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好地去除噪声点。均值滤波对高斯噪声表现较好，对椒盐噪声表现较差。
中值滤波采用非线性的方法，它在平滑脉冲噪声方面非常有效,同时它可以保护图像尖锐的边缘，选择适当的点来替代污染点的值，所以处理效果好，对椒盐噪声表现较好，对高斯噪声表现较差。
波本身存在着固有的缺陷，即它不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好地去除噪声点。均值滤波对高斯噪声表现较好，对椒盐噪声表现较差。