c++ openvc4.5.5 学习笔记(五)图像平滑滤波几种基本方法(平均滤波blur、高斯平滑滤波GaussianBlur、中值滤波medianBlur、双边滤波bilateralFilter )

平滑,也称为模糊,是一种简单而经常使用的图像处理操作。
要执行平滑操作,我们将对我们的图像应用过滤器。最常见的滤波器类型是线性的,其中输出像素的值(i.e. g(i,j)),被确定为输入像素值的加权和 (i.e. f(i+k,j+l)) :
在这里插入图片描述
被称为内核,它只不过是滤波器的系数。h(k,l)

它有助于将过滤器可视化为跨越图像滑动的系数窗口。

平均滤波

  • 这个过滤器是最简单的!每个输出像素是其内核邻居的均值(均为相等权重)
    在这里插入图片描述
//平均滤波
void photoBlur(const cv::Mat src, cv::Mat &dst)
{
	/**
	  * blur		平均滤波器
	  * src			原始图
	  * dst			目标图
	  * ksize		滤波器大小,如(5,5)
	  * anchor		内核的锚点,指示内核中过滤点的相对位置;锚应位于内核中;默认值( -1, -1),表示锚位于内核中心。
	  * borderType  卷积填充方式,包括BORDER_CONSTANT:使用常量值(即黑色或0)来填充图像, BORDER_REPLICATE:原始边缘的行或列被复制到额外的边框,BORDER_REFLECT 等)
	  **/
	CV_EXPORTS_W void blur( InputArray src, OutputArray dst,
                        Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1),
                        int borderType = BORDER_DEFAULT );
	cv::blur(src, dst, cv::Size(3, 3));
}

高斯平滑滤波

  • 可能是最有用的过滤器(虽然不是最快的)。高斯滤波是通过将输入数组中的每个点与高斯核进行卷积来完成的,然后将它们相加以产生输出数组。
  • 只是为了使图片更清晰,记住一维高斯内核的样子c++ openvc4.5.5 学习笔记(五)图像平滑滤波几种基本方法(平均滤波blur、高斯平滑滤波GaussianBlur、中值滤波medianBlur、双边滤波bilateralFilter )_第1张图片

假设图像为1D,您可以注意到位于中间的像素将具有最大的权重。其邻居的权重随着它们与中心像素之间的空间距离的增加而减小。
 注意
  请记住,2D高斯可以表示为:
在这里插入图片描述
其中是平均值(峰值),\ sigma表示方差(每个变量x和y)μσXÿ

//高斯平滑滤波
void photoGaussianBlur(const cv::Mat src, cv::Mat& dst)
{
	/**
	  * GaussianBlur	高斯平滑滤波器
	  * src				原始图
	  * dst				目标图
	  * ksize			滤波器大小,如(5,5)
	  * sigmaX:X方向上的高斯核标准偏差;
	  * sigmaY:Y方向上的高斯核标准偏差,如果sigmaY为0,则将其设置为与sigmaX相同的值,如果sigmaX和sigmaY都是0,则分别跟据ksize.width和ksize.height计算而来;
	  * borderType		卷积填充方式,包括BORDER_CONSTANT, BORDER_REPLICATE,BORDER_REFLECT 等)
	  **/
	CV_EXPORTS_W void bilateralFilter( InputArray src, OutputArray dst, int d,
                                   double sigmaColor, double sigmaSpace,
                                   int borderType = BORDER_DEFAULT );
	cv::GaussianBlur(src, dst, cv::Size(3, 3), 0);
}

中值滤波

中值滤波器遍历信号的每个元素(在这种情况下为图像),并用其相邻像素的中位数(位于估计像素周围的正方形邻域)中替换每个像素。

//中值滤波
void photoMedianBlur(const cv::Mat src, cv::Mat& dst)
{
	/**
	  * medianBlur      中值滤波器
	  * src				原始图
	  * dst				目标图
	  * ksize			内核的大小(只有一个,因为我们使用一个方形窗口)
	  **/
	CV_EXPORTS_W void medianBlur( InputArray src, OutputArray dst, int ksize );
	cv::medianBlur(src, dst, 3);
}

双边滤波

  • 到目前为止,我们已经解释了一些过滤器,其主要目标是平滑输入图像。然而,有时过滤器不仅可以消除噪音,还可以使边缘平滑。为了避免这种情况(至少在一定程度上),我们可以使用双边筛选器。
  • 以与高斯滤波器类似的方式,双边滤波器也考虑相邻像素,其权重分配给它们。这些权重具有两个分量,其中第一个是高斯滤波器使用的相同加权。第二个组件考虑了相邻像素与被评估的像素之间的强度差异。
    c++ openvc4.5.5 学习笔记(五)图像平滑滤波几种基本方法(平均滤波blur、高斯平滑滤波GaussianBlur、中值滤波medianBlur、双边滤波bilateralFilter )_第2张图片
//双边滤波
void photoBilateralFilter(const cv::Mat src, cv::Mat& dst)
{
	/**
	  * bilateralFilter 双边滤波器
	  * src				原始图
	  * dst				目标图
	  * d			    过滤期间使用的各像素邻域的直径
	  * sigmaColor		色彩空间的 到一起,从而造成更大范围的半相等颜色 sigma参数,该参数较大时,各像素邻域内相距较远的颜色会被混合
	  * sigmaSpace      坐标空间的sigma参数,该参数较大时,只要颜色相近,越远的像素会相互影响
	  * borderType		卷积填充方式,包括BORDER_CONSTANT, BORDER_REPLICATE,BORDER_REFLECT 等)
	  **/
	CV_EXPORTS_W void bilateralFilter( InputArray src, OutputArray dst, int d,
                                   double sigmaColor, double sigmaSpace,
                                   int borderType = BORDER_DEFAULT );
	cv::bilateralFilter(src, dst, 5, 150, 150);
}

完整代码

/**
  * 几种滤波Demo
  * 平均滤波、高斯平滑滤波、中值滤波、双边滤波
  * 1、平滑滤波包括平均滤波、高斯滤波、中值滤波等方法,其中高斯滤波最为常用
  * 2、平滑滤波具有去除噪声效果,不同滤波方法具有对不同噪声的适应性
  * 3、中值滤波对椒盐噪声有效
  **/

#include 
#include 


//平均滤波
void photoBlur(const cv::Mat src, cv::Mat &dst)
{
	/**
	  * blur		平均滤波器
	  * src			原始图
	  * dst			目标图
	  * ksize		滤波器大小,如(5,5)
	  * anchor		内核的锚点,指示内核中过滤点的相对位置;锚应位于内核中;默认值( -1, -1),表示锚位于内核中心。
	  * borderType  卷积填充方式,包括BORDER_CONSTANT, BORDER_REPLICATE,BORDER_REFLECT 等)
	  **/
	cv::blur(src, dst, cv::Size(3, 3));
}

//高斯平滑滤波
void photoGaussianBlur(const cv::Mat src, cv::Mat& dst)
{
	/**
	  * GaussianBlur	高斯平滑滤波器
	  * src				原始图
	  * dst				目标图
	  * ksize			滤波器大小,如(5,5)
	  * sigmaX:X方向上的高斯核标准偏差;
	  * sigmaY:Y方向上的高斯核标准偏差,如果sigmaY为0,则将其设置为与sigmaX相同的值,如果sigmaX和sigmaY都是0,则分别跟据ksize.width和ksize.height计算而来;
	  * borderType		卷积填充方式,包括BORDER_CONSTANT, BORDER_REPLICATE,BORDER_REFLECT 等)
	  **/
	cv::GaussianBlur(src, dst, cv::Size(3, 3), 0);
}

//中值滤波
void photoMedianBlur(const cv::Mat src, cv::Mat& dst)
{
	/**
	  * GaussianBlur	中值滤波器
	  * src				原始图
	  * dst				目标图
	  * ksize			内核的大小(只有一个,因为我们使用一个方形窗口)
	  **/
	cv::medianBlur(src, dst, 3);
}

//双边滤波
void photoBilateralFilter(const cv::Mat src, cv::Mat& dst)
{
	/**
	  * bilateralFilter 双边滤波器
	  * src				原始图
	  * dst				目标图
	  * d			    过滤期间使用的各像素邻域的直径
	  * sigmaColor		色彩空间的 到一起,从而造成更大范围的半相等颜色 sigma参数,该参数较大时,各像素邻域内相距较远的颜色会被混合
	  * sigmaSpace      坐标空间的sigma参数,该参数较大时,只要颜色相近,越远的像素会相互影响
	  * borderType		卷积填充方式,包括BORDER_CONSTANT, BORDER_REPLICATE,BORDER_REFLECT 等)
	  **/
	cv::bilateralFilter(src, dst, 5, 150, 150);
}

int main()
{
	// 读取图片
	std::string imagename = "Standard_image/lena.jpg";
	cv::Mat img = cv::imread(imagename);
	// 判断载入图片是否成功
	if (img.empty())
	{
		std::cout << "miss the image file : " + imagename << std::endl;
		return -1;
	}

	cv::Mat BlurImg, GaussianBlurImg, MedianBlurImg, BilateralFilterImg;

	photoBlur(img, BlurImg);
	photoGaussianBlur(img, GaussianBlurImg);
	photoMedianBlur(img, MedianBlurImg);
	photoBilateralFilter(img, BilateralFilterImg);

	cv::imshow("原图", img);
	cv::imshow("平均滤波", BlurImg);
	cv::imshow("高斯滤波", GaussianBlurImg);
	cv::imshow("中值滤波", MedianBlurImg);
	cv::imshow("双边滤波", BilateralFilterImg);

	cv::waitKey();

	return 0;
}

实验结果

原图
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平均滤波
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高斯滤波
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中值滤波
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双边滤波
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