数字图像处理之图像的均值滤波：用Java+OpenCV实现，附源码

如何将OpenCV配置在IDEA中自行百度 

环境：win10+IDEA2021.2.3+jdk11.0.1+OpenCV-460.jar

一、简介 

背景： 均值滤波是图像平滑算法的一种，在图像产生、传输和复制过程中，常常会因为多方面原因被噪声干扰或出现数据丢失，降低了图像的质量，需要对图像进行一定的增强处理以减小这些缺陷带来的影响

常用的平滑算法有：均值滤波，中值滤波，高斯低通滤波，梯度倒数加权平滑

均值滤波的优点：算法简单，计算速度快；缺点：造成图像模糊，特别是对图像的边缘和细节削弱很多

二、算法流程

（以单波段图像为例）

1.利用OpenCV读入图像，将像素存储在数组里

2.以3×3的模板为例，对应的模板如图所示

为了避免中心像素值过高影响平均值升高，在运算时可不取中心值，由周围的八个像素进行运算，如图所示 

 新像素值g(x,y)=1/9 ( f(x-1,y-1) + f(x-1,y) + f(x-1,y+1) + f(x,y-1) + f(x,y) + f(x,y+1)+ f(x+1,y-1) + f(x+1,y) + f(x+1,y+1) )

3.将经过滤波后的像素值存入数组合成图像并存储

三、实现过程

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;

/**
 * @Author: HNUST_jue_chen
 * @Date: 2022/11/02/ 10:43
 * @Attention: 转载, 引用请注明出处
 */

public class AverageFiltering {
    //加载本地动态链接库
    static {
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
    }

    //进行均值滤波
    public Mat averageFilter(String path) {
        //使用Mat类存储图像信息
        Mat mat = Imgcodecs.imread(path);
        //图像的大小
        int rows = mat.rows();
        int cols = mat.cols();

        //获得原图像像素数组
        int[][] mat_arr = new int[rows][cols];
        for (int i = 0; i < rows; i++) {
            for (int j = 0; j < cols; j++) {
                mat_arr[i][j] = (int) mat.get(i, j)[0];
            }
        }

        //用3×3窗口进行均值滤波
        int[][] mat_arr_avgFilter = new int[rows][cols];
        for (int i = 0; i < rows; i++) {
            for (int j = 0; j < cols; j++) {
                //处理非边缘的像素
                if (i != 0 && i != rows - 1 && j != 0 && j != cols - 1) {
                    mat_arr_avgFilter[i][j] = (int) ((1.0 / 9)
                            * (mat_arr[i - 1][j - 1] + mat_arr[i - 1][j] + mat_arr[i - 1][j + 1]
                            + mat_arr[i][j - 1] + mat_arr[i][j] + mat_arr[i][j + 1]
                            + mat_arr[i + 1][j - 1] + mat_arr[i + 1][j] + mat_arr[i + 1][j + 1]));
                } else {    //处理边缘的像素
                    mat_arr_avgFilter[i][j] = mat_arr[i][j];
                }
            }
        }

        //合成图像
        Mat mat_avgFilter = new Mat(rows, cols, CvType.CV_32SC1);
        //将像素放入图像
        for (int i = 0; i < rows; i++) {
            //一次放入一行像素值
            mat_avgFilter.put(i, 0, mat_arr_avgFilter[i]);
        }

        return mat_avgFilter;
    }

    public static void main(String[] args) {
        AverageFiltering af = new AverageFiltering();
        Mat mat = af.averageFilter("D:\\Project\\IDEA_Project\\RS01\\src\\rs01\\img\\2_gray.png");
        //将均值滤波后的图像写入文件
        Imgcodecs.imwrite("D:\\Project\\IDEA_Project\\RS01\\src\\rs01\\img\\2_gray_af.png", mat);
    }
}

 四、结果

1.读入的图像

 2.经过空间滤波后的图像

 可知经过均值滤波操作后的图像变得更模糊，达到了抑制噪声的目的