低通滤波器

下面主要是通过调用opencv中的一些函数，来实现低通滤波：

#include<opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include<opencv2\core\core.hpp>
#include<opencv2\opencv.hpp>
using namespace cv;
//实现SALT噪声
Mat salt(Mat& image,int n)
{
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        int j=rand()%(image.rows);
        int k=rand()%(image.cols);
        if(image.channels()==1)
            image.at<uchar>(j,k)=255;
        else if(image.channels()==3)
        {
            image.at<Vec3b>(j,k)[0]=255;
            image.at<Vec3b>(j,k)[1]=255;
            image.at<Vec3b>(j,k)[2]=255;
        }
    }
    return image;
}

int main(){
    Mat image=imread("F:\\opencv_test\\1.jpg",1);
    Mat result,result2,result3,result4,resizeImage,boxFilterImage,saltImage,medianImage;
    namedWindow("original",0);//显示原始图像
    imshow("original",image);

    blur(image,result,Size(10,10));//利用blur函数，进行领域平均处理，取模版大小5X5
    namedWindow("blur image",0);//显示经领域平均处理后的图像
    imshow("blur image",result);

//注意：这里的pyrDown,pyrUp,resize,它们作用原理是先将图像平滑，然后在隔行、隔列的去除像素，resize可以改变任意的尺寸
    pyrDown(image,result3);//将图像尺寸减小一半
    namedWindow("pyrDown image",0);//显示图像尺寸减少一半的图像
    imshow("pyrDown image",result3);


    pyrUp(image,result4);//将图像尺寸扩大一半
    namedWindow("pyrUp image",0);//显示图像尺寸扩大一半的图像
    imshow("pyrUp image",result4);

    resize(image,resizeImage,Size(image.cols/3,image.rows/3));//改变图像尺寸
    namedWindow("resizeImage",0);//显示改变图像尺寸后的图像
    imshow("resizeImage",resizeImage);


    GaussianBlur(image,result2,Size(5,5),2);//这里的尺寸只能选用奇数
    namedWindow("gaussian filter",0);
    imshow("gaussian filter",result2);

    saltImage=salt(image,500);
    namedWindow("salt image",0);//显示带SALT的噪声图像
    imshow("salt image",saltImage);

    medianBlur(saltImage,medianImage,3);//中值滤波，ksize只能为奇数
    namedWindow("median image",0);
    imshow("median image",medianImage);

    waitKey(0);
    return 0;

}