python高斯噪声怎么去除_[OpenCV入门之一]线性滤波：均值滤波与高斯滤波

一、均值滤波

最简单的一种滤波操作&＃xff0c;输出图像的每一个像素是窗口内输入像素的平均值。

均值滤波本身存在着固有的缺陷&＃xff0c;即它不能很好地保护图像细节&＃xff0c;在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分&＃xff0c;从而使图像变得模糊&＃xff0c;不能很好地去除噪声点。

在OpenCV中&＃xff0c;均值滤波的API如下&＃xff1a;

第一个参数&＃xff0c;InputArray类型的src&＃xff0c;输入图像&＃xff0c;即源图像&＃xff0c;填Mat类的对象即可。该函数对通道是独立处理的&＃xff0c;且可以处理任意通道数的图片&＃xff0c;但需要注意&＃xff0c;待处理的图片深度应该为CV_8U, CV_16U, CV_16S, CV_32F 以及 CV_64F之一。

第二个参数&＃xff0c;OutputArray类型的dst&＃xff0c;即目标图像&＃xff0c;需要和源图片有一样的尺寸和类型。比如可以用Mat::Clone&＃xff0c;以源图片为模板&＃xff0c;来初始化得到如假包换的目标图。

第三个参数&＃xff0c;Size类型的ksize&＃xff0c;内核的大小。一般这样写Size( w,h )来表示内核的大小( 其中&＃xff0c;w 为像素宽度&＃xff0c; h为像素高度)。Size&＃xff08;3,3&＃xff09;就表示3x3的核大小&＃xff0c;Size&＃xff08;5,5&＃xff09;就表示5x5的核大小

第四个参数&＃xff0c;Point类型的anchor&＃xff0c;表示锚点&＃xff08;即被平滑的那个点&＃xff09;&＃xff0c;注意他有默认值Point(-1,-1)。如果这个点坐标是负值的话&＃xff0c;就表示取核的中心为锚点&＃xff0c;所以默认值Point(-1,-1)表示这个锚点在核的中心。

第五个参数&＃xff0c;int类型的borderType&＃xff0c;用于推断图像外部像素的某种边界模式。有默认值BORDER_DEFAULT&＃xff0c;我们一般不去管它。

示例如下&＃xff1a;

效果如下&＃xff1a;

二、高斯滤波

分为模糊和锐化&＃xff0c;高斯低通即为模糊&＃xff08;平滑&＃xff09;&＃xff0c;高斯高通即为锐化。

高斯滤波是一种线性平滑滤波&＃xff0c;适用于消除高斯噪声&＃xff0c;广泛应用于图像处理的减噪过程。本质上就是将输入数组的每一个像素点与高斯内核做卷积。高斯滤波最有用的滤波操作&＃xff0c;虽然它用起来&＃xff0c;效率往往不是最高的。

高斯模糊技术生成的图像&＃xff0c;其视觉效果就像是经过一个半透明屏幕在观察图像&＃xff0c;这与镜头焦外成像效果散景以及普通照明阴影中的效果都明显不同。

高斯模糊也用于计算机视觉算法中的预先处理阶段&＃xff0c;以增强图像在不同比例大小下的图像效果&＃xff08;参见尺度空间表示以及尺度空间实现&＃xff09;。从数学的角度来看&＃xff0c;图像的高斯模糊过程就是图像与正态分布做卷积。由于正态分布又叫作高斯分布&＃xff0c;所以这项技术就叫作高斯模糊。

在OpenCV中&＃xff0c;高斯滤波的API如下&＃xff1a;

第一个参数&＃xff0c;InputArray类型的src&＃xff0c;输入图像&＃xff0c;即源图像&＃xff0c;填Mat类的对象即可。它可以是单独的任意通道数的图片&＃xff0c;但需要注意&＃xff0c;图片深度应该为CV_8U,CV_16U, CV_16S, CV_32F 以及 CV_64F之一。

第二个参数&＃xff0c;OutputArray类型的dst&＃xff0c;即目标图像&＃xff0c;需要和源图片有一样的尺寸和类型。比如可以用Mat::Clone&＃xff0c;以源图片为模板&＃xff0c;来初始化得到如假包换的目标图。

第三个参数&＃xff0c;Size类型的ksize高斯内核的大小。其中ksize.width和ksize.height可以不同&＃xff0c;但他们都必须为正数和奇数。或者&＃xff0c;它们可以是零的&＃xff0c;它们都是由sigma计算而来。

第四个参数&＃xff0c;double类型的sigmaX&＃xff0c;表示高斯核函数在X方向的的标准偏差。

第五个参数&＃xff0c;double类型的sigmaY&＃xff0c;表示高斯核函数在Y方向的的标准偏差。若sigmaY为零&＃xff0c;就将它设为sigmaX&＃xff0c;如果sigmaX和sigmaY都是0&＃xff0c;那么就由ksize.width和ksize.height计算出来。sigma越大&＃xff0c;图像越模糊。

为了结果的正确性着想&＃xff0c;最好是把第三个参数Size&＃xff0c;第四个参数sigmaX和第五个参数sigmaY全部指定到。

第六个参数&＃xff0c;int类型的borderType&＃xff0c;用于推断图像外部像素的某种边界模式。有默认值BORDER_DEFAULT&＃xff0c;我们一般不去管它。

示例如下&＃xff1a;

效果如下&＃xff1a;