异常值侦测.异常侦测（Anomaly detection）有时称为异常值侦测（Outlier detection），如其名所隐含的，在给定的资料集合中，它将侦测在已有的规律中表现异常者。现今常用的方法以计算距离为基础的K-近邻演算法或是机器学习中的支持向量机等，下图的例子以平均数为基础，在3X3的遮罩中，计算每个像素的平均值，与平均值相差绝对值ε的像素值将被平均值取代，其中，遮罩大小和误差值ε则是和输入图片内容相关。Outlier detection的缺点在于用平均值替代像素值，会造成像素值单一的背景出