OpenCV4.8 开发实战系列专栏之 25 - 图像去噪声

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本文关键知识点：图像去噪声

图像去噪声是图像处理中的一个重要环节，旨在提高图像质量，减少因采集或传输过程中引入的噪声干扰。以下是几种图像去噪声方法的详细解释：

图像去噪声方法

1. 均值去噪声

   • 原理：均值滤波是一种线性滤波方法，通过计算图像中每个像素点周围邻域内像素的平均值来替代该像素点的值，从而达到平滑图像、去除噪声的目的。
   • 优点：实现简单，计算速度快。
   • 缺点：在去除噪声的同时，也会模糊图像的边缘和细节，特别是对于图像中的高频信息损失较大。
   • 应用场景：适用于处理随机噪声和高斯噪声，但对于椒盐噪声等离散噪声效果不佳。

2. 高斯模糊去噪声

   • 原理：高斯滤波是一种平滑线性滤波器，通过对图像进行卷积操作，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值来替代模板中心像素点的值。高斯滤波器的模板系数随着距离模板中心的增大而减小，符合高斯分布的特性。
   • 优点：能够有效地抑制高斯噪声，平滑图像。
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