图像处理：平滑滤波

Posted 2023-03-01 Dillon2015

平滑处理，有时也称模糊处理，是图像处理领域最常用的操作。平滑的目的主要是用来去除噪声。通常平滑操作是通过卷积操作（注：实际上是相关操作，后面的叙述对这两个操作不加区分）完成。下面介绍几种常用的平滑滤波操作。

均值滤波

• 均值滤波是最简单的一种滤波操作，每个被滤波像素通过它邻近像素均值计算得到。

• 均值滤波的kernel如下：

   

  

   

高斯滤波

• 高斯滤波的核是通过高斯函数构建，越靠近中心的像素的值越大，这也反映了图像空域间关系，越邻近的像素相关性越强。

• 二维高斯函数如下：

   

  

   

中值滤波

• 以kernel里像素的中值作为被滤波后像素的值。

• 中值滤波法是一种非线性平滑技术。

• 中值滤波法对消除椒盐噪音非常有效。

双边滤波

• 上面的滤波方法在平滑图像时不仅会平滑噪声，往往还会模糊图像边缘。这是由于它们构造kernel时只用了空间位置信息。

• 双边滤波构造kernel不仅使用空间位置信息，还会使用颜色信息。

在opencv里提供了各种滤波器的调用接口，代码如下：

#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
​
int main()

    namedWindow("Smoothing Demo", WINDOW_AUTOSIZE);
    Mat src = imread("G:\\\\opencvDemo\\\\lena.jpg");
    Mat blurImg;
    Mat gaussianImg;
    Mat medianImg;
    Mat bilteralImg;
    Mat boxImg;
    Mat filter2DImg;
​
    blur(src, blurImg, Size(5, 5));
    boxFilter(src, boxImg, -1, Size(5, 5), Point(-1, -1), true);
    GaussianBlur(src, gaussianImg, Size(5, 5),0,0);
    medianBlur(src, medianImg, 5);
    bilateralFilter(src, bilteralImg, 5, 10, 2.5);
    
    Mat kernal = Mat::ones(Size(5, 5), CV_8UC1);
    filter2D(src, filter2DImg, -1, kernal);
    
    //imshow("Smoothing Demo", bilteralImg);
    imwrite("blurImg55.jpg", blurImg);
    imwrite("boxImg55.jpg", boxImg);
    imwrite("gaussianImg55.jpg", gaussianImg);
    imwrite("medianImg55.jpg", medianImg);
    imwrite("bilteralImg55.jpg", bilteralImg);
    imwrite("filter2DImg55.jpg", filter2DImg);
    //waitKey(0);
​
    return 0;

实验效果：

原始图像lena.jpg如下：

 

均值滤波：

滤波函数：blur()

​
void cv::blur   (   InputArray  src,
                    OutputArray     dst,
                    Size    ksize,
                    Point   anchor = Point(-1,-1),
                    int     borderType = BORDER_DEFAULT 
                )   
    src   :  输入图像
    dst   :  输出图像
    ksize :  kernel尺寸
    anchor:  被滤波像素在kernel中的位置，默认Point(-1,-1)表示在kernel中心
    borderType:图像边界填充方式

下图分别是kernel大小为3x3和5x5时的实验效果：

 

 

高斯滤波：

滤波函数：GaussianBlur()

void cv::GaussianBlur   (   InputArray  src,
                            OutputArray     dst,
                            Size    ksize,
                            double  sigmaX,
                            double  sigmaY = 0,
                            int     borderType = BORDER_DEFAULT 
                            )   
    src   :  输入图像
    dst   :  输出图像
    ksize :  kernel尺寸
    sigmaX:  Gaussian kernel在X方向的标准差
    sigmaY:  Gaussian kernel在Y方向的标准差，如果sigmaY=0则sigmaY会被设为和sigmaX相等。如果sigmaX和sigmaY都为0，则它们会根据ksize.width和ksize.height计算得出。
    borderType:图像边界填充方式

下图分别是kernel大小为3x3和5x5时的实验效果：

 

 

中值滤波：

滤波函数：medianBlur()

void cv::medianBlur (   InputArray  src,
                        OutputArray     dst,
                        int     ksize 
                        )   
    src   :  输入图像
    dst   :  输出图像
    ksize :  kernel尺寸

下图分别是kernel大小为3x3和5x5时的实验效果：

 

 

双边滤波：

函数：bilateralFilter()

void cv::bilateralFilter    (   InputArray  src,
                                OutputArray     dst,
                                int     d,
                                double  sigmaColor,
                                double  sigmaSpace,
                                int     borderType = BORDER_DEFAULT 
                                )   
    src   :  输入图像
    dst   :  输出图像
    d     :  计算滤波时邻域像素的直径，如果非正数将通过sigmaSpace计算得到。
    sigmaColor:颜色空间的影响因子。
    sigmaSpace:空域的影响因子。
    borderType:图像边界填充方式

下图分别是kernel大小为3x3和5x5时的实验效果：

 

 

补充：

下面补充两个滤波函数:

boxFilter()和 filter2D()

1、boxFilter()

void cv::boxFilter  (   InputArray  src,
                        OutputArray     dst,
                        int     ddepth,
                        Size    ksize,
                        Point   anchor = Point(-1,-1),
                        bool    normalize = true,
                        int     borderType = BORDER_DEFAULT 
                        )   
    normalize = true时，计算结果和均值滤波相同
    normalize = false时，滤波后像素值为kernel内像素值的和

kernel如下：

 

下图是normalize = false，ksize为3x3时的结果：

 

2、filter2D()

void cv::filter2D   (   InputArray  src,
                        OutputArray     dst,
                        int     ddepth,
                        InputArray  kernel,
                        Point   anchor = Point(-1,-1),
                        double  delta = 0,
                        int     borderType = BORDER_DEFAULT 
                        )   
    kernel是要使用的滤波核，可以自己根据需求随意构建

下图构建了一个3x3全1的滤波核，可以验证结果与上图相同：

 

小结

以上便是平滑滤波的基本内容，关键在于滤波核的选择。

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