Java+opencv3.2.0之高斯滤波

高斯滤波器是利用高斯核的一个二维的卷积算子，用于图像模糊去噪。它也是一种线性滤波器，其模板系数会随着距离模板中心越远而越小。高斯滤波的结果和高斯分布的标准差σ有关，σ越大，平滑效果越好。高斯滤波的具体操作是：用一个模板扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均值去替代模板中心像素点的值。
如图为高斯滤波器σ为0.8的高斯内核模板：

Opencv3.2.0中提供了实现高斯滤波的方法：Imgproc.GaussianBlur(Mat src, Mat dst, Size ksize, double sigmaX, double sigmaY, int borderType)
参数说明：
src：输入源图像
dst：输出目标图像
ksize：内核模板大小
sigmaX：高斯内核在X方向的标准偏差
sigmaY：高斯内核在Y方向的标准偏差。如果sigmaY为0，他将和sigmaX的值相同，如果他们都为0，那么他们由ksize.width和ksize.height计算得出
borderType： 用于判断图像边界的模式

例子：

public static void main(String[] args) {    System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);    Mat srcImage = Imgcodecs.imread("F:\\t017f70fb050ab42551.jpg");    Mat dstImage = srcImage.clone();    Imgproc.GaussianBlur(srcImage, dstImage, new Size(9,9), 0, 0, Core.BORDER_DEFAULT);    Imgcodecs.imwrite("F:\\GaussianBlur.jpg", dstImage);}

源图像：

目标图像：