图像平滑处理

一、概念

“平滑处理”也称“模糊处理”，平滑处理的用途很多，但最常见的是用来减少图像上的噪声或者失真。降低图像分辨率时，平滑处理也很重要。

二、使用

目前OpenCV可以提供五种不同的平滑操作方法，左右操作都由cvSmooth函数实现， 该函数可以将用户所期望的平滑方式作为参数。

函数原型为：void cvSmooth(

        const CvArr* src,

        CvArr* dst ,

        int smoothtype = CV_GAUSSIAN,

        int param1 = 3,

        int param2 = 0,

        double param3  = 0,

        double param4 = 0

);

平滑操作的各种类型

1）CV_BLUR  简单模糊

2）CV_BLUE_NO_SCALE  简单无所方变换的模糊

3）CV_MEDIAN 中值滤波器  将中心像素的正方形领域内的每个像素值用中间像素值替换，

注：基于平均算法的简单模糊对噪声图像特别是有大的孤立点的图像非常敏感，即使有极少数量点存在较大差异也会导致平均值的明显波动，因此中值滤波可以通过选择中间值避免这些点的影响。

4）CV_GAUSSIAN 最有用的滤波，高斯滤波，用卷积核与输入图像的每个点进行卷积

5）CV_BILATE_RAL 双边滤波 也称“边缘保留滤波”，高斯滤波会磨平边缘而双边滤波能够提供一种不会将边缘的平滑掉的方法。这种滤波可用于图像的分割