图像平滑处理

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图像平滑的用途很多，现在学习降噪功能。
平滑处理需要滤波器，最常用的是线性滤波器，

滤波器函数

h(k,l)是一个加权系数，

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归一化块滤波器

输出的像素值是区域内像素的均值。

核

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高斯滤波器

将区域内像素的每个像素点与高斯内核卷积将卷积和做为输出值。

一维高斯函数图

二维高斯函数图

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中值滤波器

将区域内的像素的中值代替中心像素点的值。

双边滤波

以上滤波器在处理图像边缘时，会出现磨边现象。
该滤波器类似高斯滤波器，但加权系数由两部分组成。

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源码实现

装载一张图像
使用4种滤波器显示平滑图像

#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"

using namespace std;
using namespace cv;

/// 全局变量
int DELAY_CAPTION = 1500;
int DELAY_BLUR = 100;
int MAX_KERNEL_LENGTH = 31;

Mat src; Mat dst;
char window_name[] = "Filter Demo 1";

/// 函数申明
int display_caption( char* caption );
int display_dst( int delay );

/**
 *  main 函数
 */
 int main( int argc, char** argv )
 {
   namedWindow( window_name, CV_WINDOW_AUTOSIZE );

   /// 载入原图像
   src = imread( "../images/lena.jpg", 1 );

   if( display_caption( "Original Image" ) != 0 ) { return 0; }

   dst = src.clone();
   if( display_dst( DELAY_CAPTION ) != 0 ) { return 0; }

   /// 使用 均值平滑
   if( display_caption( "Homogeneous Blur" ) != 0 ) { return 0; }

   for ( int i = 1; i < MAX_KERNEL_LENGTH; i = i + 2 )
       { blur( src, dst, Size( i, i ), Point(-1,-1) );
         if( display_dst( DELAY_BLUR ) != 0 ) { return 0; } }

    /// 使用高斯平滑
    if( display_caption( "Gaussian Blur" ) != 0 ) { return 0; }

    for ( int i = 1; i < MAX_KERNEL_LENGTH; i = i + 2 )
        { GaussianBlur( src, dst, Size( i, i ), 0, 0 );
          if( display_dst( DELAY_BLUR ) != 0 ) { return 0; } }

     /// 使用中值平滑
     if( display_caption( "Median Blur" ) != 0 ) { return 0; }

     for ( int i = 1; i < MAX_KERNEL_LENGTH; i = i + 2 )
         { medianBlur ( src, dst, i );
           if( display_dst( DELAY_BLUR ) != 0 ) { return 0; } }

     /// 使用双边平滑
     if( display_caption( "Bilateral Blur" ) != 0 ) { return 0; }

     for ( int i = 1; i < MAX_KERNEL_LENGTH; i = i + 2 )
         { bilateralFilter ( src, dst, i, i*2, i/2 );
           if( display_dst( DELAY_BLUR ) != 0 ) { return 0; } }

     /// 等待用户输入
     display_caption( "End: Press a key!" );

     waitKey(0);
     return 0;
 }

 int display_caption( char* caption )
 {
   dst = Mat::zeros( src.size(), src.type() );
   putText( dst, caption,
            Point( src.cols/4, src.rows/2),
            CV_FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, Scalar(255, 255, 255) );

   imshow( window_name, dst );
   int c = waitKey( DELAY_CAPTION );
   if( c >= 0 ) { return -1; }
   return 0;
  }

  int display_dst( int delay )
  {
    imshow( window_name, dst );
    int c = waitKey ( delay );
    if( c >= 0 ) { return -1; }
    return 0;
  }

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代码解释

• 1归一化块滤波器

输入4个实参 (详细的解释请参考 Reference):
src: 输入图像
dst: 输出图像
Size( w,h ): 定义内核大小( w 像素宽度， h 像素高度)
Point(-1, -1): 指定锚点位置(被平滑点)， 如果是负值，取核的中心为锚点。

for ( int i = 1; i < MAX_KERNEL_LENGTH; i = i + 2 )
    { blur( src, dst, Size( i, i ), Point(-1,-1) );
      if( display_dst( DELAY_BLUR ) != 0 ) { return 0; } }

• 2高斯滤波器

for ( int i = 1; i < MAX_KERNEL_LENGTH; i = i + 2 )
    { GaussianBlur( src, dst, Size( i, i ), 0, 0 );
      if( display_dst( DELAY_BLUR ) != 0 ) { return 0; } }

• 3中值滤波器

for ( int i = 1; i < MAX_KERNEL_LENGTH; i = i + 2 )
    { medianBlur ( src, dst, i );
      if( display_dst( DELAY_BLUR ) != 0 ) { return 0; } }

• 4双边滤波器

for ( int i = 1; i < MAX_KERNEL_LENGTH; i = i + 2 )
    { bilateralFilter ( src, dst, i, i*2, i/2 );
      if( display_dst( DELAY_BLUR ) != 0 ) { return 0; } }