QT+opencv学习笔记（3）——图像增强

最新推荐文章于 2025-03-10 10:26:43 发布

minghui_

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分类专栏： QT opencv 文章标签：图像增强高斯平滑中值滤波图像锐化伪彩色增强

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/minghui_/article/details/80456221

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本文介绍了在QT5.8+OpenCV3.2环境下，如何实现图像增强，包括高斯平滑、中值滤波、图像锐化和伪彩色增强。高斯平滑通过getRotationMatrix2D()函数实现，中值滤波能有效消除椒盐噪声，图像锐化通过filter2D()函数调整图像大小，伪彩色增强则用于提高图像细节分辨能力。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

开发环境为：win10+QT5.8+opencv3.2

图像增强的目的是采用某种技术手段，改善图像的视觉效果，或者将图像转换成更适合人眼观察和机器识别的形式。图像增强的基本方法主要有灰度变换、灰度均衡、伪彩色增强、平滑、锐化、滤波等。灰度变换、灰度均衡见QT+opencv学习笔记（1）——图像点运算，本文主要实现伪彩色增强、平滑、锐化和滤波。

读取结果如下图：

高斯平滑是根据当前像素和邻域像素之间，空间距离的不同，计算得出一个高斯核 (邻域像素的加权系数)，然后，高斯核从左至右、从上到下遍历输入图像，与输入图像的像素值求卷积和，得到输出图像的各个像素值。

邻域像素距离当前像素越远 (saptial space)，则其相应的加权系数越小。

高斯平滑适用于处理随机噪声。图像高斯平滑可通过getRotationMatrix2D()函数来实现。getRotationMatrix2D()函数的定义如下：

void GaussianBlur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, double sigmaX, 
                  double sigmaY=0, int borderType=BORDER_DEFAULT )

参数主要含义如下：

src：输入图片，可以使是任意通道数，该函数对通道是独立处理的，但是深度只能是CV_8U, CV_16U, CV_16S, CV_32F or CV_64F.

dst：输出图片，和输入图片相同大小和深度&#x