OpenCV图像处理篇之图像平滑

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Sep 23, 2024 03:04 PM
AI summary
文章介绍了图像平滑算法，强调其在去噪中的重要性，主要使用线性滤波器。常见的滤波器包括均值滤波器、高斯滤波器、中值滤波器和双边滤波器。提供了一个程序示例，展示如何对添加了椒盐噪声的图像应用这四种滤波器，并分析了各自的去噪效果。
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Image Smoothing
Noise Reduction
Image Processing
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图像平滑算法

图像平滑与图像模糊是同一概念，主要用于图像的去噪。平滑要使用滤波器，为不改变图像的相位信息，一般使用线性滤波器，其统一形式如下：
其中h称为滤波器的核函数，说白了就是权值。不同的核函数代表不同的滤波器，有不同的用途。
在图像处理中，常见的滤波器包括：
  1. 归一化滤波器（Homogeneous blur）
      2. 也是__均值滤波器__，用输出像素点核窗口内的像素均值代替输出点像素值。
  1. 高斯滤波器（Guassian blur）
      2. 是实际中最常用的滤波器，高斯滤波是将输入数组的每一个像素点与 高斯内核 卷积将卷积和当作输出像素值。高斯核相当于对输出像素的邻域赋予不同的权值，输出像素点所在位置的权值最大（对应高斯函数的均值位置）。二维高斯函数为，
  1. 中值滤波器（median blur）
      2. 中值滤波将图像的每个像素用邻域(以当前像素为中心的正方形区域)像素的中值代替。对椒盐噪声最有效的滤波器，去除跳变点非常有效。
  1. 双边滤波器（Bilatrial blur）
      2. 为避免滤波器平滑图像去噪的同时使边缘也模糊，这种情况下使用双边滤波器。关于双边滤波器的解释参见http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCAL_COPIES/MANDUCHI1/Bilateral_Filtering.html
下面的程序将先给标准Lena图像添加椒盐噪声，分别使用4种不同的滤波器进行平滑操作，请注意观察不同滤波器对椒盐噪声的去噪效果！

程序分析及结果

上面程序的逻辑非常清晰：
  1. 读入灰度图，并添加椒盐噪声（6000个噪声点）：
      2. notion image
  1. disp_caption和disp_image函数分别是用于显示提示文字和平滑过程中的变化图像的，平滑过程中图像的变化如下图：
      2. notion image
      注意观察上面的图，中值滤波（Median Blur）对椒盐噪声的效果最好！
  1. 四种滤波方法分别使用到4个OpenCV函数，这些函数的声明都在imgproc.hpp中，这些函数的前2个参数都是原图像和滤波后图像。
      2. 归一化滤波器blur的第3个参数为滤波核窗口的大小，Size(i,i)表示ixi大小的窗口。
      高斯滤波器GaussianBlur第3个参数也是滤波核窗口的大小，第4、第5个参数分辨表示x方向和y方向的δ。
      中值滤波器medianBlur第3个参数是滤波器的长度，该滤波器的窗口为正方形。
      双边滤波器的函数原型如下：
  1. 本程序使用的Makefile文件为：
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