OpenCV-第九话-模糊图像

一.写在前面

#Smooth/Blur 是图像处理中最简单和常用的操作之一

#使用该操作的原因之一就为了给图像预处理时候减低噪声

#使用Smooth/Blur操作其背后是数学的卷积计算

#通常这些卷积算子计算都是线性操作，所以又叫线性滤波

二.相关API

1.均值模糊

– blur(Mat src, Mat dst, Size(xradius, yradius), Point(-1,-1))

2.高斯模糊

– GaussianBlur(Mat src, Mat dst, Size(11, 11), sigmax, sigmay)

其中Size（x, y）, x, y 必须是正数而且是奇数

3.中值滤波

-中值模糊medianBlur（Mat src, Mat dest, ksize）

-统计排序滤波器

-中值对椒盐噪声有很好的抑制作用

4.双边滤波

-双边模糊bilateralFilter(src, dest, d=15, 150, 3)

 - 15 –计算的半径，半径之内的像数都会被纳入计算，如果提供-1 则根据sigma space参数取值
	 - 150 – sigma color 决定多少差值之内的像素会被计算
 	 - 3 – sigma space 如果d的值大于0则声明无效，否则根据它来计算d值
中值模糊的ksize大小必须是大于1而且必须是奇数。

-均值模糊无法克服边缘像素信息丢失缺陷。原因是均值滤波是基于平均权重

-高斯模糊部分克服了该缺陷，但是无法完全避免，因为没有考虑像素值的不同

-高斯双边模糊 – 是边缘保留的滤波方法，避免了边缘信息丢失，保留了图像轮廓不变

三.代码实现

/*
OpenCV 图像模糊(简单美颜?)
Michael Jiang<sencom1997@outlook.com>
2019年7月24日20:23:57
*/

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
int main()
{
	//读取图像
	Mat src = imread("D:/linus.jpg", IMREAD_COLOR);

	//判断读取是否成功
	if (src.empty()) {
		printf("pic load failed!\n");
		return -1;
	}

	//均值模糊
	Mat bl;
	blur(src,bl,Size(3,3),Point(-1,-1),4);

	//高斯模糊
	Mat gau;
	GaussianBlur(src, gau, Size(3, 3),0);

	//中值滤波
	Mat med;
	medianBlur(src, med, 3);

	//双边滤波
	Mat bi;
	bilateralFilter(src, bi, 15, 100, 3);
	//将双边滤波的结果再进行锐化
	Mat fin;
	Mat kernel = (Mat_<char>(3, 3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0);
	filter2D(bi, fin, bi.depth(), kernel, Point(-1, -1));

	//显示窗口
	imshow("src", src);
	imshow("bl", bl);
	imshow("gau", gau);
	imshow("med", med);
	imshow("bi", bi);
	imshow("fin", fin);
	waitKey(0);
	return 0;
}

fin看起来是不是年轻许多   (._. )?