图像平滑简介

图像平滑简介

图像平滑从信号处理的角度看就是去除其中的高频信息。因此我们可以对图像实施低通滤波。低通滤波可以去除图像中的噪声,对图像进行平滑。

根据滤波器的不同可分为均值滤波,高斯滤波、中值滤波、双边滤波。

2.1均值滤波

采用均值滤波模板对图像噪声进行滤除。令Sxy表示中心在(x,y)点,尺寸为m x n的矩形子图像窗口的坐标组。均值滤波器可表示为:

由一个归一化卷积框完成的。它只是用卷积覆盖区域所有像素的平均值来代替中心元素。例如,3X3标准化的平均过滤器如下所示: 

均值滤波的优点是算法简单,计算速度快,缺点是在去噪的同时去除了很多细节部分,将图像变得模糊。

API:

Cv.blur(src,ksize,anchor,borderType)

参数:

src:输入图像

Ksize:卷积核大小

Anchor:默认值(-1,-1),表示核中心

borderType:边界类型

示例:

图像平滑简介_第1张图片

 

 

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