opencv（二）：滤波函数

1)平均滤波，就是将一个区域内的像素值求和取平均值，然后用这个平均值替换区域中心的像素值。

blur(源Mat对象,目标Mat对象,Size对象,Point对象)//Size对象用来确定区域大小，Point对象如果x,y都是-1则表示更新区域中心的像素。

2）高斯滤波，也是将一个区域的像素值求取平均值替换区域中心的像素值，但是是加权平均，权重按照二维正态分布。

GaussianBlur(源Mat对象,目标Mat对象,Size对象,x方向正太分布参数,y方向正太分布参数)

3）中值滤波，之前的两个滤波都有个问题，如果区域中有极端值，很可能影响滤波效果，中值滤波采用区域中的中值来替换，有利于克服椒盐噪声。

medianBlur(源Mat对象,目标Mat对象,int size)//这里的size表示正方形区域的边长

椒盐噪声：称脉冲噪声，它随机改变一些像素值，在二值图像上表现为使一些像素点变白，一些像素点变黑。

椒盐噪声是指两种噪声，一种是盐噪声(salt noise)，另一种是胡椒噪声(pepper noise)。盐=白色，椒=黑色。前者是高灰度噪声，后者属于低灰度噪声。一般两种噪声同时出现，呈现在图像上就是黑白杂点。

如何区分椒盐噪声与高斯噪声？

  高斯噪声，顾名思义是指服从高斯分布（正态分布）的一类噪声，通常是因为不良照明和高温引起的传感器噪声。通常在RGB图像中，显现比较明显。如下图。

而椒盐噪声是这样的

4）双边滤波，之前的滤波还有个问题，他们都会把轮廓给模糊了，有一些区域之间相差较大的像素，这往往能看出轮廓，所以如果我们给个限制范围，如果两点间的像素值差距大于这个范围就不滤波了，保留图像轮廓

bilateralFilter(源Mat对象,目标Mat对象,int 区域半径,int 限制范围,int space)//space是当区域半径给的是0时，用来计算区域范围的，一般情况下没用，随便给个数就行。

双边滤波器是什么？

双边滤波（Bilateral filter）是一种可以保边去噪的滤波器。之所以可以达到此去噪效果，是因为滤波器是由两个函数构成。一个函数是由几何空间距离决定滤波器系数。另一个由像素差值决定滤波器系数。可以与其相比较的两个filter：高斯低通滤波器(http://en.wikipedia.org/wiki/Gaussian_filter)和α-截尾均值滤波器（去掉百分率为α的最小值和最大之后剩下像素的均值作为滤波器）

参考自：https://blog.csdn.net/firstlai/article/details/77675344

              https://www.cnblogs.com/xujianqing/p/5894391.html

              https://baike.so.com/doc/1150522-1217085.html###