OpenCV(二十二)：均值滤波、方框滤波和高斯滤波

目录

1.均值滤波

2.方框滤波

3.高斯滤波

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1.均值滤波

       OpenCV中的均值滤波（Mean Filter）是一种简单的滤波技术，用于平滑图像并减少噪声。它的原理非常简单：对于每个像素，将其与其周围邻域内像素的平均值作为新的像素值。

具体的均值滤波原理如下：

1. 定义滤波器大小：均值滤波器是一个正方形的卷积核，具有固定大小。该大小决定了每个像素使用多少邻域像素进行平均计算。
2. 遍历图像像素：对于图像中的每个像素，将其与滤波器大小内的邻域像素进行平均计算。
3. 计算新的像素值：将邻域像素的值相加，然后除以邻域内像素的数量，即可得到新的像素值。
4. 更新图像：将每个像素的值更新为其对应的新像素值。

均值滤波函数blur()

void cv::blur ( InputArray  src,

OutputArray dst,

Size     ksize,

Point       anchor = Point(-1,-1),

int           borderType = BORDER_DEFAULT

)

• src:待均值滤波的图像，图像的数据类型必须是CV 8U、CV 16U、CV 16S、CV 32F和CV 64F这五种数据类型之一。
• dst: 均值滤波后的图像，与输入图像具有相同的尺寸和数据类型。
• ksize:卷积核尺寸。
• anchor:内核的基准点(锚点)，其默认值为(-l,-1)代表内核基准点位于kernel的中心位置。
• borderType:像素外推法选择标志。

以下是使用OpenCV进行均值滤波的示例代码：

   //均值滤波
    blur(image,image,Size(5,5));

在这个示例代码中，我们加载一张图像image，并定义了一个5x5的滤波器大小。然后，我们调用cv::blur函数对图像进行均值滤波。

cv::blur函数将输入图像作为第一个参数，并使用指定的滤波器大小对其进行平滑处理，然后将结果保存在输出图像中。在这个例子中，我们将图像本身作为输出参数，所以原始图像将会被修改。

结论：均值滤波的卷积核越大，图片的失真越明显，图片会更模糊，如果设置核的大小为（1，1），则结果是原始图像。

2.方框滤波

       方框滤波和均值滤波核基本上是一致的，主要的区别是要不要归一化处理，如果使用归一化处理，方框滤波就是均值滤波。

方框滤波函数boxFilter()

void cv::boxFilter ( InputArray   src,

OutputArray dst,

int  ddepth，

Size    ksize,

Point    anchor = Point(-1,-1),

bool      normalize = true，

int         borderType = BORDER_DEFAULT

）

• src:输入图像。
• dst: 输出图像，与输入图像具有相同的尺寸和通道数。
• ddepth: 输出图像的数据类型(深度)，根据输入图像的数据类型不同拥有不同的取值范围。
• ksize:卷积核尺寸。
• anchor:内核的基准点(锚点)，其默认值为(-1-1)代表内核基准点位于kernel的中心位置。
• normalize:是否将卷积核进行归一化的标志，默认参数为true，表示进行归一化。
• borderType:像素外推法选择标志。

示例代码：

     //方框滤波boxFilter（）
    Mat result;
   boxFilter(image,result,-1,Size(3,3),Point(-1,-1),false);//不进行归一化

3.高斯滤波

        高斯滤波通过使用高斯函数计算像素点的权重，对周围邻域像素进行加权平均，以达到图像平滑的效果。由于高斯函数在中心点附近权重较大，而在离中心点越远的像素权重越小，它能够保留图像的整体结构，并且相对于其他平滑滤波器，它对细节的保留更好。

   高斯函数是一个连续的概率分布函数，它的形状是一个钟形曲线，中心点最高，两边逐渐变低。

高斯滤波的原理如下：

1. 定义滤波器大小和标准差：在使用高斯滤波之前，需要确定滤波器的大小（窗口大小）和标准差。窗口大小决定了滤波器覆盖的像素范围，标准差决定了高斯函数的形状。

2. 构建高斯滤波器：根据定义的窗口大小和标准差，构建一个高斯函数或者高斯核矩阵。高斯函数是一个二维正态分布曲线，用于计算滤波器中每个像素的权重。

3. 遍历图像像素：对于图像中的每个像素，高斯滤波器会考虑其周围邻域像素的值。

4. 计算加权平均：对于每个像素，在滤波器邻域内，根据高斯函数计算相应像素的权重。权重越大表示该像素对平均值的贡献越大。然后将邻域内像素值与相应权重相乘，得到加权和。

5. 更新图像：将每个像素的值更新为加权和，得到平滑后的图像。

例如

一个3X3的卷积核是：

计算相应像素的权重

将邻域内像素值与相应权重相乘，得到加权和，将像素的值更新为加权和。

OpenCV中提供了高斯滤波函数cv2.GaussianBlur()来实现高斯滤波。

void cv::GaussianBlur (InputArray  src,

OutputArray dst,

Size   ksize,

double  sigmaX，  

double   sigmaY = 0,

int   borderType = BORDER DEFAULT

)

• src:待高斯滤波图像，数据类型必须为CV 8U，CV 16U，CV 16S，CV 32F或CV 64F。
• dst:输出图像，与输入图像src具有相同的尺寸、通道数和数据类型。
• ksize: 高斯滤波器的尺寸，滤波器可以不为正方形，但是必须是正奇数。如果尺寸为0，则由标准偏差计算尺寸。
• sigmaX:X方向的高斯滤波器标准偏差。
• sigmayY:Y方向的高斯滤波器标准偏差: 如果输入量为0，则将其设置为等于sigmax，如果两个轴的标差均为0，则根据输入的高斯滤波器尺寸计算标准偏差。
• borderType:像素外推法选择标志。

示例代码：

    //调用高斯滤波函数GaussianBlur（）进行滤波
    GaussianBlur(image,image,Size(5,5),10,20);

注意：在高斯滤波当中，核的宽度和高度可以不相同，但都要是奇数。