OpenCV图像处理篇之图像平滑

OpenCV图像处理篇之图像平滑

图像平滑算法

图像平滑与图像模糊是同一概念，主要用于图像的去噪。平滑要使用滤波器，为不改变图像的相位信息，一般使用线性滤波器，其统一形式如下：

其中h称为滤波器的核函数，说白了就是权值。不同的核函数代表不同的滤波器，有不同的用途。

在图像处理中，常见的滤波器包括：

1.归一化滤波器（Homogeneous blur）

也是均值滤波器，用输出像素点核窗口内的像素均值代替输出点像素值。

2.高斯滤波器（Guassian blur）

是实际中最常用的滤波器，高斯滤波是将输入数组的每一个像素点与高斯内核卷积将卷积和当作输出像素值。高斯核相当于对输出像素的邻域赋予不同的权值，输出像素点所在位置的权值最大（对应高斯函数的均值位置）。二维高斯函数为，

3.中值滤波器（median blur）

中值滤波将图像的每个像素用邻域(以当前像素为中心的正方形区域)像素的中值代替。对椒盐噪声最有效的滤波器，去除跳变点非常有效。

4.双边滤波器（Bilatrial blur）

为避免滤波器平滑图像，去噪的同时，使边缘也模糊，这种情况下使用双边滤波器。关于双边滤波器的解释参见

/rbf/CVonline/LOCAL_COPIES/MA NDUCHI1/Bilateral_Filtering.html

下面的程序将先给标准Lena图像添加椒盐噪声，分别使用4种不同的滤波器进行平滑操作，请注意观察不同滤波器对椒盐噪声的去噪效果！

程序分析及结果

上面程序的逻辑非常清晰：

1.读入灰度图，并添加椒盐噪声（6000个噪声点）：

注意观察上面的图，中值滤波（Median Blur）对椒盐噪声的效果最好！

5.本程序使用的Makefile文件为：