影象的模糊
模糊原理
smooth/blur是影象處理中最簡單和常用的操作之一
使用該操作的原因之一就為了給影象預處理時候減低雜訊
使用smooth/blur操作器背後是數學的卷積計算
g(i,j) = 求和(f(i+k,j+i)h(k,i))
通常這些卷積運算元計算都是線性操作，所以有叫線性濾波
假設有6x6的影象畫素點矩陣
卷積過程：6x6上面是個3x3的視窗，從左向右，從上向下移動
黃色的每個像個畫素點之和取平均值賦給中心紅色畫素作為它卷積處理之後新的畫素值。每次移動乙個畫素格。
邊緣處理最簡單的方法：
向外擴張。插值
歸一化盒子濾波(均值濾波)
權重不同
高斯濾波
相對於均值濾波，會保留畫素原有的特質
相關api
均值模糊
blur(mat src,mat dst,size(xradius,yradius),point(-1,-1));
//注意：point表示中心畫素在**，(-1,-1)預設正中心
dst(x,y) = 求和(kernel(x1,y1)*src(x+x1-anchor.x,y+y1-anchor.y))
高斯模糊
gaussianblur(mat src,mat dst,size(11,11),sigmax,sigmay);
其中size(x,y),x,y必須是正數而且是奇數
#include#includeusing namespace cv;
int main(int argc,char** ar**) ，其中，f(x,y)，g(x,y)分別為原始影象和處理後影象。w為二維模板，通常為3*3，5*5區域，也可以是不同的的形狀，如線狀，圓形，十字形，圓環形等。
雙邊濾波
均值模糊無法克服邊緣畫素資訊丟失缺陷。原因是均值濾波是基於平均權重
高斯模糊部分克服了該缺陷，但是無法完全避免，因為沒有考慮畫素值的不同
高斯雙邊模糊是邊緣保留的濾波方法，避免了邊緣資訊丟失，保留了影象輪廓不變。
中值模糊：medianblur(mat src,mat dest,ksize)
雙邊模糊：bilateralfilter(src,dest,d=15,150,3);
15計算的半徑，半徑之內的畫素都會被納入計算，如果提供-1，則根據sigma space引數取值
150 sigma color決定多少插值之內的畫素會被計算
3 sigma space如果d的值大於0則宣告無效，否則根據它來計算d值
中值模糊的ksize大小必須是大於而且必須是奇數
#include#includeusing namespace cv;
int main(int argc,char** ar**)
namedwindow("input image",cv_window_autosize);
imshow("input image",src);
//medianblur(src,dst,3);//中值模糊
bilateralfilter(src,dst,15,150.3);//雙邊模糊
namedwindow("median filter result",cv_window_autosize);
imshow("median filter result",dst);
mat gblur;
gaussianblur(src,gblur,size(15,15),3,3);
imshow("gaussianblur image",gblur);
mat resultimg;
mat kernel = (mat_(3,3)<<0,-1,0,-1,5,-1,0,-1,0);
filter2d(dst,resultimg,-1,kernel,point(-1,-1),0);
imshow("final result",resultimg);
waitkey(0);
return 0;
}
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