OpenCV中濾波器的操作

影象濾波分為空域濾波和頻域濾波兩個，這篇隨筆主要針對空域濾波。

當然空域與頻域之間是有一定關係的，比如均值濾波器，就是一種低通濾波，而像邊緣檢測，空域中一般使用的是拉普拉斯運算元，其也是一種高通濾波。0-1

0-14-1

0-10

這個表示的是縱橫兩個方向的二階導，將這個運算元應在影象上可以得到影象的邊緣痕跡，如果把邊緣再疊加到影象上，則可以是邊緣更加明顯，這個操作叫做銳化處理，銳化處理的運算元可以表示為：0-1

0-15-1

0-10

之前我們知道使用指標來操作畫素，格式為:

資料型別* 指標名稱 = 矩陣名稱.ptr《資料型別》(行數）；

使用運算元時一般我們要同時處理3行以上，我們只需要同時建立這些指標即可。

在這個操作中，我們儲存原來的影象，因此我們建立的指標型別為const，同時我們新載入一幅影象，建立普通指標來操作：

void sharpen(cv::mat image,cv::mat sharpen_image)

}sharpen_image.row(
0).setto(cv::scalar(0, 0, 0
));sharpen_image.row(sharpen_image.rows-1).setto(cv::scalar(0, 0, 0
));sharpen_image.col(
0).setto(cv::scalar(0, 0, 0
));sharpen_image.col(sharpen_image.cols - 1).setto(cv::scalar(0, 0, 0
));

void sharpenrgb(cv::mat image, cv::mat sharpen_image)

}sharpen_image.row(
0).setto(cv::scalar(0, 0, 0
));sharpen_image.row(sharpen_image.rows - 1).setto(cv::scalar(0, 0, 0
));sharpen_image.col(
0).setto(cv::scalar(0, 0, 0
));sharpen_image.col(sharpen_image.cols - 1).setto(cv::scalar(0, 0, 0
));

顏色對比度鮮明er。

當然這個程式是純手動擋的，opencv提供給了我們一些縣城的函式，讓我們直接可以基於運算元進行運算：

cv::filter2d(輸入影象名稱，輸出影象名稱，輸入影象名稱.depth()，kernel）；

kernel指代核心，即運算元模型，其定義方法為：

cv::mat kernel(3(尺寸)，3(尺寸)，cv_32f(浮點數），cv::scalar(0)(所有元素初始化為0）；

kernel.at(1,1)=5.0;

kernel.at(0,1)=-1.0;

kernel.at(1,0)=-1.0;

kernel.at(2,1)=-1.0;

kernel.at(1,2)=-1.0;

這樣可以提高效率，並易於改變運算元進行新的運算。

均值濾波器在opencv中用blur(模糊）定義，函式為：

cv::blur(輸入名稱，輸出名稱，cv::size(5(尺寸),5(尺寸)));

這是為了讓臨近的畫素具有更高的權值，所以在清晰度上相比於一般均值濾波有很大突破，實現**為：

cv::gaussianblur(image, result, cv::size(5, 5),1.5); 代表方差

對於椒鹽雜訊來說，最好的處理辦法即是中值濾波，中值濾波在opencv中也有直接的辦法：

cv::medianblur(輸入名稱，輸出名稱，int 濾波器尺寸）；

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