15、图像滤波与边缘检测技术详解

图像滤波与边缘检测技术详解

1. 中值滤波去除椒盐噪声

中值滤波是一种非线性滤波器，在图像处理中十分实用，尤其擅长处理椒盐噪声。

操作步骤 ：
调用中值滤波函数的方式与其他滤波器类似，示例代码如下：

cv::medianBlur(image, result, 5);  
// last parameter is size of the filter 

这里的最后一个参数 5 代表滤波器的大小。

工作原理 ：
中值滤波器并非线性滤波器，不能用核矩阵表示，也无法通过卷积操作实现。它通过对像素邻域进行操作来确定输出像素值。具体来说，将像素及其邻域的像素值组成一个集合，计算该集合的中值（即集合排序后位于中间位置的值），然后用这个中值替换当前像素值。

这种特性使得中值滤波器在消除椒盐噪声方面非常高效。因为在像素邻域中，孤立的黑白像素（噪声点）不会被选为中值，而是会被邻域的其他值替代。相比之下，简单的均值滤波器会受到噪声的显著影响，噪声像素会使邻域像素的均值发生偏移，即使经过均值滤波，噪声仍然可见。

中值滤波器的优点还包括能够保留图像边缘的清晰度，但会模糊均匀区域的纹理，如背景中的树木。由于其对图像的视觉影响，中值滤波器常用于图像处理软件中创建特殊效果，例如生成卡通风格的图像。

2. 应用方向滤波器检测边缘

之前介绍的线性滤波器通过去除或减弱图像的高频成分来实现模糊效果，而