Opencv—滤波

参考：https://blog.csdn.net/qq_30815237/article/details/86690190

常用的几种滤波函数：

线性滤波:

1.方框滤波：模糊图像

CV_EXPORTS_W void boxFilter( InputArray src, OutputArray dst, int ddepth,
                             Size ksize, Point anchor=Point(-1,-1),
                             bool normalize=true,
                             int borderType=BORDER_DEFAULT );

• 第三个参数，int类型的ddepth，输出图像的深度，-1代表使用原图深度，即src.depth()。
• 第四个参数，Size类型（对Size类型稍后有讲解）的ksize，内核的大小。一般这样写Size( w,h )来表示内核的大小( 其中，w 为像素宽度， h为像素高度)。Size（3,3）就表示3x3的核大小，Size（5,5）就表示5x5的核大小
• 第五个参数，Point类型的anchor，表示锚点（即被平滑的那个点），注意他有默认值Point(-1,-1)。如果这个点坐标是负值的话，就表示取核的中心为锚点，所以默认值Point(-1,-1)表示这个锚点在核的中心。
• 第六个参数，bool类型的normalize，默认值为true，一个标识符，表示内核是否被其区域归一化（normalized）了。
• 第七个参数，int类型的borderType，用于推断图像外部像素的某种边界模式。有默认值BORDER_DEFAULT，我们一般不去管它

2.均值滤波：当前值由核内的平均值代替，模糊图像

CV_EXPORTS_W void blur( InputArray src, OutputArray dst,
                        Size ksize, Point anchor=Point(-1,-1),
                        int borderType=BORDER_DEFAULT );

• 第四个参数，Point类型的anchor，表示锚点（即被平滑的那个点），注意他有默认值Point(-1,-1)。如果这个点坐标是负值的话，就表示取核的中心为锚点，所以默认值Point(-1,-1)表示这个锚点在核的中心。
• 第五个参数，int类型的borderType，用于推断图像外部像素的某种边界模式。有默认值BORDER_DEFAULT，我们一般不去管它。

3.高斯滤波：根据高斯定理，核内的点都有对应的权重，当前值由核内每个点的权重*像素值累加代替。信号的平滑处理，去除符合正太分布的噪声

CV_EXPORTS_W void GaussianBlur( InputArray src,
                                               OutputArray dst, Size ksize,
                                               double sigmaX, double sigmaY=0,
                                               int borderType=BORDER_DEFAULT );

• 第一个参数，InputArray类型的src，输入图像，即源图像，填Mat类的对象即可。它可以是单独的任意通道数的图片，但需要注意，图片深度应该为CV_8U,CV_16U, CV_16S, CV_32F 以及 CV_64F之一。
• 第二个参数，OutputArray类型的dst，即目标图像，需要和源图片有一样的尺寸和类型。比如可以用Mat::Clone，以源图片为模板，来初始化得到如假包换的目标图。
• 第三个参数，Size类型的ksize高斯内核的大小。其中ksize.width和ksize.height可以不同，但他们都必须为正数和奇数。或者，它们可以是零的，它们都是由sigma计算而来。
• 第四个参数，double类型的sigmaX，表示高斯核函数在X方向的的标准偏差。
• 第五个参数，double类型的sigmaY，表示高斯核函数在Y方向的的标准偏差。若sigmaY为零，就将它设为sigmaX，如果sigmaX和sigmaY都是0，那么就由ksize.width和ksize.height计算出来。
• 为了结果的正确性着想，最好是把第三个参数Size，第四个参数sigmaX和第五个参数sigmaY全部指定到。
• 第六个参数，int类型的borderType，用于推断图像外部像素的某种边界模式。有默认值BORDER_DEFAULT

非线性滤波

1.中值滤波：当前值由核内的中值代替，去除椒盐噪声

CV_EXPORTS_W void medianBlur( InputArray src, OutputArray dst, int ksize );

• 第一个参数，InputArray类型的src，函数的输入参数，填1、3或者4通道的Mat类型的图像；当ksize为3或者5的时候，图像深度需为CV_8U，CV_16U，或CV_32F其中之一，而对于较大孔径尺寸的图片，它只能是CV_8U。
• 第二个参数，OutputArray类型的dst，即目标图像，函数的输出参数，需要和源图片有一样的尺寸和类型。我们可以用Mat::Clone，以源图片为模板，来初始化得到如假包换的目标图。
• 第三个参数，int类型的ksize，孔径的线性尺寸（aperture linear size），注意这个参数必须是大于1的奇数，比如：3，5，7，9 

中值滤波器的优势：

     在均值滤波器中，由于噪声成分被放入平均计算中，所以输出受到了噪声的影响，但在中值滤波器中，由于噪声成分很难选上，所以几乎不会影响到输出。因此同样用3x3区域进行处理，中值滤波消除的噪声能力更胜一筹。中值滤波无论是在消除噪声还是保存边缘方面都是一个不错的方法。 

中值滤波器的劣势： 中值滤波花费的时间是均值滤波的5倍以上。

2.双边滤波：保边去噪（计算量大）

  双边滤波（Bilateral filter）是一种非线性的滤波方法，是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折衷处理，同时考虑空域信息和灰度相似性，达到保边去噪的目的。具有简单、非迭代、局部的特点。双边滤波器的好处是可以做边缘保存（edge preserving），一般过去用的维纳滤波或者高斯滤波去降噪，都会较明显地模糊边缘，对于高频细节的保护效果并不明显。

双边滤波方法，主要是针对Gauss 滤波中将Gauss 权系数直接与图像信息作卷积运算进行图像滤波的原理，将滤波权系数优化成Gauss 函数和图像亮度信息的乘积，优化后的权系数再与图像信息作卷积运算，这样就能在滤波的同时考虑到图像信息中的图像边缘信息，使图像在正常Gauss 滤波后很模糊的边缘信息得以保持清晰，并且图像边缘更加平滑。此方法对于彩色和灰度图像的滤波均适用，具有很强的实用性。但是由于保存了过多的高频信息，对于彩色图像里的高频噪声，双边滤波器不能够干净的滤掉，只能够对于低频信息进行较好的滤波。

CV_EXPORTS_W void bilateralFilter( InputArray src, OutputArray dst, int d,
                                   double sigmaColor, double sigmaSpace,
                                   int borderType=BORDER_DEFAULT );
CV_EXPORTS_W void adaptiveBilateralFilter( InputArray src, OutputArray dst, Size ksize,
                                           double sigmaSpace, double maxSigmaColor = 20.0, 
                                           Point anchor=Point(-1, -1),
                                           int borderType=BORDER_DEFAULT );

 这里还需要说明的是自适应双边滤波adaptiveBilateralFilter要比双边滤波bilareralFilter运行时间更长