opencv基础篇3讲-滤波&直方图均衡化&模板匹配

Posted 2022-02-16 文宇肃然

滤波

图像基础常识：

噪声

原图与加了高斯噪声后的图片

• 椒盐噪声（Salt & Pepper）：含有随机出现的黑白亮度值。（加了胡椒粉，很形象了）

  • 盐=白色，椒=黑色

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• 高斯噪声：含有亮度服从高斯或正态分布的噪声。高斯噪声是很多传感器噪声的模型，如摄像机的电子干扰噪声。

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滤波器

• 线性滤波器

  • 线性滤波器的原始数据与滤波结果是一种算术运算，即用加减乘除等运算实现，

  • 如均值滤波器（模板内像素灰度值的平均值）、高斯滤波器（高斯加权平均值）等。

  • 由于线性滤波器是算术运算，有固定的模板，因此滤波器的转移函数是可以确定并且是唯一的（转移函数即模板的傅里叶变换）。

• 非线性滤波