【Emgu CV教程】6.2、图像平滑之最大值滤波

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前言

提示：Emgu CV中有很多滤波函数，但是偏偏没有最简单的最大值、最小值滤波。

今天讲最简单的最大值滤波，也就是像素点Point(X,Y)和周边的像素点进行比较，取最大的值替换掉Point(X,Y)的值。所以，最大值滤波，可以消除椒噪声，也就是去除暗斑，但会增强亮斑。

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一、滤波核及原理

滤波核也叫滤波器，是Emgu CV中决定如何选择邻域像素点值判断的依据，滤波的过程称为卷积，这个在机器学习领域也是一个常见的操作，意思和这里一样。

滤波核包括两个概念：

• 水平方向取值范围和垂直方向取值范围。
• 每个邻域像素值的权重。

假如这里有一张原始图片，是单通道的灰度图，某个像素点P(x,y)值是66，见下图：

假如我的滤波核是15，也就是以66这个像素点为中心，水平方向取1个邻域，垂直方向取5个邻域，那么取出来的数据就是：

最大值滤波时，每个点像素值权重是1，很显然，这里的最大值就是226，目标图片中P(x,y)这个点的值就是226。
如果滤波核是33，那取出来的数据就是：

最大值滤波结果就变成了211，如果滤波核是5*5呢，结果就是254。这就能看出来几个问题：

选择不同的滤波核，有不同的结果。
滤波核越大，选取的范围越大，计算量也越大。
滤波核都是奇数，因为目标点是中心，左右的取值距离和上下的取值距离是相同的。

二、举例

1.原始素材

原始素材定义为srcMat，如下：

这是一个脸上长了雀斑的卡通人物，注意哈，雀斑颜色偏暗，最适合最大值滤波。

2.代码

C#内最大值滤波代码如下：

int ksizeX = 3;
int ksizeY = 3;
int width = srcMat.Cols;
int height = srcMat.Rows;
Mat dstMat = new Mat(new System.Drawing.Size(width, height), DepthType.Cv8U, 1);
Mat tempMat = srcMat.Clone();
Image<Bgr, int> dstImage = new Image<Bgr, int>(width, height);
Image<Bgr, int> tempImage = tempMat.ToImage<Bgr, int>();
int blueValue;
int greenValue;
int redValue;
int minX = 0 - (ksizeX / 2);
int maxX = (ksizeX / 2) + 1;
int minY = 0 - (ksizeY / 2);
int maxY = (ksizeY / 2) + 1;
for (int i = 0; i < height; i++)
{
    for (int j = 0; j < width; ++j)
    {
        blueValue = 0;
        greenValue = 0;
        redValue = 0;

        // 在邻域内查找
        for (int m = minY; m < maxY; m++)
        {
            for (int n = minX; n < maxX; n++)
            {
                if (i + m > -1 && j + n > -1 && i + m < height && j + n < width)
                {
                    if (tempImage.Data[i + m, j + n, 0] > blueValue)
                    {
                        blueValue = tempImage.Data[i + m, j + n, 0];
                    }

                    if (tempImage.Data[i + m, j + n, 1] > greenValue)
                    {
                        greenValue = tempImage.Data[i + m, j + n, 1];
                    }

                    if (tempImage.Data[i + m, j + n, 2] > redValue)
                    {
                        redValue = tempImage.Data[i + m, j + n, 2];
                    }
                }
            }
        }

        dstImage.Data[i, j, 0] = blueValue;
        dstImage.Data[i, j, 1] = greenValue;
        dstImage.Data[i, j, 2] = redValue;
    }
}

dstMat = dstImage.Mat;
dstMat.ConvertTo(dstMat, DepthType.Cv8U);
CvInvoke.Imshow("Max value fliter, " + dstMat.Size.ToString(), dstMat);

代码很简单，原理如下：

1、滤波核是3*3，也就是以目标点为中心，要取到左上、上、右上、左、右、左下、下、右下共八个点和目标点进行比较。
2、按照原始图像的height和width进行遍历，计算目标图像的值。
3、ksizeX=3，因此minX = -1， maxX = 1。ksizeY=3，因此minY = -1， maxY = 1，假如正在计算Point(100,67)，也就是第101行，68列。那么要再进行循环遍历，垂直方向是66，67，68，水平方向就是99,100,101，一共判断九个点，取各个通道的最大值。
4、if (i + m > -1 && j + n > -1 && i + m < height && j + n < width) 这个判断，就是让计算范围不能超过图像的上下左右边界。

3.运行结果

看一看，是不是脸上偏暗的黑点消失了。
这里还有一张图片，是利用上一篇的添加噪声的方法，分别添加了2000个黑色椒噪声和2000个白色盐噪声，如下图：

还是利用上述代码，只不过将让 int ksizeX = 5，int ksizeY = 5，输出结果就变成了这样：

是不是就像是我上面说的，最大值滤波去掉暗斑，但是会增强亮斑？？？

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总结

最大值滤波很好理解，用起来效果也非常明显，但没有官方函数，只能自己写。读者们可以自己封装一个函数，方便以后直接调用，大概是这样就可以：

 public static void MaxValueFliter(
	IInputArray src,  // 输入目标图像
	IOutputArray dst, // 输出图像，与src具有相同大小和类型。
	int kernelX = 3, // X方向滤波核大小，默认是3
	int kernelY = 3 // Y方向滤波核大小，默认是3
)

原创不易，请勿抄袭。共同进步，相互学习。