OpenCV学习-P24-P28 Opencv滤波

1 图像噪声

椒盐噪声：黑白点，随机分布
高斯
高斯噪声：各种灰度值的点都有，满足高斯分布

2 均值滤波

3 高斯滤波

权重矩阵由以中心点位原点的坐标系确定（此时滤波半径为1，所以坐标差值是1），再将这些（1,0）带入二维高斯分布函数（函数的sigma已确定）,然后将矩阵归一化得到最终的权重矩阵

高斯核可以看成是与中心距离负相关的权重。平滑时，调整σ \sigmaσ实际是在调整周围像素对当前像素的影响程度，调大σ \sigmaσ即提高了远处像素对中心像素的影响程度

4 中值滤波

中值滤波会选取数字图像或数字序列中像素点及其周围临近像素点（一共有奇数个像素点）的像素值，将这些像素值排序，然后将位于中间位置的像素值作为当前像素点的像素值，让周围的像素值接近真实值，从而消除孤立的噪声点，对椒盐噪声很有用

5 平滑滤波总结

1.均值滤波：去除噪声，但是会损失图像细节
2.高斯滤波：去除高斯噪声
3。中值滤波：去除椒盐噪声