【OpenCV（C++）】图像处理：线性滤波

平滑处理

平滑处理（smoothing）也称模糊处理（bluring），是一种简单且使用频率高的图像处理方法，常用来减少图像上的噪点或者失真。

图像滤波

图像滤波，指在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制。
消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作。

图像滤波的目的：

1. 抽出对象的特征作为图像识别的特征模式
2. 适应图像处理的要求，消除图像数字化时所混入的噪声

滤波处理的要求：

1. 不能损坏图像的轮廓及边缘等重要信息
2. 图像清晰视觉效果好

线性滤波操作

方框滤波（box Filter）

#include
#include
using namespace cv;

int main()
{
	Mat srcImage = imread("fg.jpg");
	imshow("[原图]方框滤波", srcImage);

	Mat dstImage;
	boxFilter(srcImage, dstImage, -1, Size(7, 7));
	imshow("[效果图]方框滤波", dstImage);
	waitKey(0);

	return 0;
}

运行效果如下：

均值滤波（blur）

是典型的线性滤波算法，主要方法为邻域平均法，其缺陷在于：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，不能很好地去除噪点。

blur(srcImage, dstImage, Size(7, 7));

运行效果如下：

高斯滤波（GaussianBlur）

就地过滤

GaussianBlur(srcImage, dstImage, Size(7, 7), 0, 0);

运行效果如下：