Emgu CV4图像处理之方框滤波和均值滤波12(C#)

本文测试环境：

win10  64位

vistual studio 2019  

Emgu CV 4.6.0

环境配置准备：

1 新增控制台项目，.net framework为4.7.2

2  把win-x64目录的native目录下的文件全部拷贝到项目的运行目录Debug目录下

3  项目选择x64

4 添加项目引用Emgu.CV.dll、Emgu.CV.Platform.NetFramework.dll、System.Drawing.dll和System.Runtime.InteropServices.RuntimeInformation.dll  

具体配置参考：

Emgu CV4图像处理之环境搭建1(C#)_zxy2847225301的博客-CSDN博客

下面的内容如果有描述得不对的地方，请指正

滤波和通信领域的滤波不太一样，但本质都是都是为了做平滑处理，减少图像上噪声或者失真

方框滤波

方框滤波是指用原图和和核卷积后输出的结果

 这里的卷积是指在原图中找一个与核一样大小的区域，和核进行对应位置的相乘后再累加得到输出图的一个像素值。注意看，上图的核共9个格子，那么可以说这个核是3*3的，它们的值加起来等于1(0.1+0.1+0.1+0.1+0.2+0.1+0.1+0.1+0.1=1)

上图原图中红色区域部分记为A,核区域记为B，上图中输出图中的像素值92是这样计算出来的：区域A和区域B的对应位置的值相乘后再累加的结果：(65*0.1+98*0.1+123*0.1)+(65*0.1+96*0.2+115*0.1)+(63*0.1+91*0.1+107*0.1)=92 

即本来像素值为65的，拉上相邻的几个像素重新计算作为新的像素值，是不是感觉可以去掉某部分异类的像素值，这样就实现了滤波的效果。

那么输出图中的下一个元素怎么计算呢？拿上图输出图中的92右边的第一个110来说，即把上图红色区域A往右挪一个格子，然后与区域B进行对应位置的值相乘后再累加的结果：

(98*0.1+123*0.1+126*0.1)+(96*0.1+115*0.2+119*0.1)+(91*0.1+107*0.1+113*0.1)= 110

好了，基本的原理说完了，下面描述一下EmguCv中方框滤波的函数原型：

 第一个参数src为输出的图像

第二个参数dst为输出的图像

第三个参数ddepth为输出图像的深度，-1表明使用原图深度

第四个参数ksize为核的大小，常写成Size(w,h)，w表示宽度，h表示高度。Size(3,3)就表示3x3的核大小，Size(5,5)就表示5x5的核大小

第五个参数anchor  表示锚点（即被平滑的那个点），默认值为Point(-1,-1)，表示当前计算的点位于核中心的位置。若是这个点坐标是负值，就表示取核的中心为锚点。在特殊状况下能够指定不一样的点做为锚点,如前文分析的就取核中九个格中的第一个格

第六个参数：normailize表示在滤波时是否进行归一化。当normalize=1或true时，表示要进行归一化处理；计算的就是均值滤波； 当normalize=0或false时，表示不进行归一化处理，就是方框滤波

第七个参数：borderType边界样式，决定了以何种方式处理边界，通常采用默认值便可

代码例子：

pic_noise.png中的原图如下：

可以看到有很多白点噪声

代码如下：

using Emgu.CV;
using Emgu.CV.Structure;
using Emgu.CV.Util;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Drawing;
using System.IO;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
 
namespace EmguCVDemo2
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
 
            Image srcPic = new Image("pic_noise.png");
            ImgBoxFilter(srcPic);
            CvInvoke.WaitKey(0);
            Console.ReadLine();
        }
 
        /// 
        /// 方框滤波
        /// 
        /// 
        private static void ImgBoxFilter(Image srcPic)
        {
            CvInvoke.Imshow("srvPic", srcPic);
            Mat dstPic = new Mat();
            //进行方框滤波，new Size(2, 2)表示核为2*2
            CvInvoke.BoxFilter(srcPic, dstPic, Emgu.CV.CvEnum.DepthType.Cv8U, new Size(2, 2), new Point(-1, -1));
            CvInvoke.Imshow("dstPic", dstPic);
            CvInvoke.WaitKey(0);
        }
 
       
    }
}

运行结果如下：(这是核为2*2的结果，当修改核为3*3时，就有点失真了)，可以看到输出图中的白点少了，但图像相对模糊了一点

均值滤波

均值滤波的核是这样的

 这个内核一看就明了，就是在求均值，即均值滤波函数封装的就是均值滤波

 上图5*5的核中的系数都变成了1/25了，它们累加起来也是等于1

EmguCV中均值滤波的函数原型如下：

第一个参数src为输出的图像

第二个参数dst为输出的图像

第三个参数ksize为核的大小，常写成Size(w,h)，w表示宽度，h表示高度。Size(3,3)就表示3x3的核大小，Size(5,5)就表示5x5的核大小

第四个参数anchor  表示锚点（即被平滑的那个点），默认值为Point(-1,-1)，表示当前计算的点位于核中心的位置。若是这个点坐标是负值，就表示取核的中心为锚点。在特殊状况下能够指定不一样的点做为锚点,如前文分析的就取核中九个格中的第一个格

第五个参数：borderType边界样式，决定了以何种方式处理边界，通常采用默认值便可

例子代码如下：

using Emgu.CV;
using Emgu.CV.Structure;
using Emgu.CV.Util;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Drawing;
using System.IO;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
 
namespace EmguCVDemo2
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
 
            Image srcPic = new Image("pic_noise.png");
            BlurFilter(srcPic);
            CvInvoke.WaitKey(0);
            Console.ReadLine();
        }
 
      
 
        /// 
        /// 中值滤波，其中new Size(3, 3)表示为3*3的核
        /// 
        /// 
        private static void BlurFilter(Image srcPic)
        {
            CvInvoke.Imshow("srvPic", srcPic);
            Mat dstPic = new Mat();
            //进行中值滤波
            CvInvoke.Blur(srcPic, dstPic, new Size(3, 3), new Point(-1, -1));
            CvInvoke.Imshow("dstPic", dstPic);
            CvInvoke.WaitKey(0);
        }
 
    }
}

运行结果如下：