Opencv实现图像的平滑处理

本文介绍了OpenCV中实现图像平滑处理的三种方法:均值滤波、方框滤波和高斯滤波。均值滤波通过计算邻域像素的平均值来平滑图像;方框滤波可以选择是否归一化邻域像素值的和;高斯滤波则考虑了像素的权重,中心点权重更大。文章通过实例详细解释了这些滤波技术的工作原理和应用。

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@fuxianjun

        在尽量保留图像原有信息的情况下,过滤掉图像内部的噪声,这一过程称为对图像的平滑处理,所得的图像陈威平滑图像。

均值滤波

        图像平滑处理会对图像中与周围像素点的像素值差异较大的像素点进行处理,将其值调整周围像素点像素值的近似值。例如,假设下图是一幅图像的像素点值。在图中,大部r像素点值在[145,150]区间内,只有位于第3行第3列的像素点的值“29”不在这个范围内。

        位于第3行第3列的像素点,与周围像素点值的大小存在明显差异。反映在图像上,该周围的像素点都是灰度点,而该点的颜色较深,是一个黑色点,如图所示。

        从图中可以看出,位于第3行第3列的颜色较深的点可能是噪声,需要将该点的值调整为周围像素值的近似值。如图所示,是针对第3行第3列的像素点进行平滑处理的结果,平滑处理后,该点的像素值由29变为148。

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