5基于opencv的非线性滤波（中值滤波_双边滤波）

非线性滤波：中值滤波和双边滤波

一、中值滤波函数medianBlur

1.1示例

MatScrImage = imread("E:\\1TJQ\\Opencv\\Images\\image1.jpg");//读入图像

MatOutImage3;

medianBlur(ScrImage, OutImage3, 7);  //中值滤波

1.2medianBlur()函数各个参数详解

Ø  ScrImage：输入图像

Ø  OutImage3：输出图像

Ø  7：第三个参数，int类型的ksize，孔径的线性尺寸（aperture linear size），注意这个参数必须是大于1的奇数，比如：3，5，7，9 ...

 

二、双边滤波函数bilateralFilter

2.1示例

MatScrImage = imread("E:\\1TJQ\\Opencv\\Images\\image1.jpg");//读入图像

MatOutImage4;

bilateralFilter(ScrImage, OutImage4, 10, 10 * 2, 10 / 2);  //双边滤波

2.2函数各个参数详解

Ø  ScrImage：输入图像

Ø  OutImage3：输出图像

Ø  10：第三个参数，int类型的d，表示在过滤过程中每个像素邻域的直径。如果这个值我们设其为非正数，那么OpenCV会从第五个参数sigmaSpace来计算出它来。(越小越好)

Ø  10 * 2：第四个参数，double类型的sigmaColor，颜色空间滤波器的sigma值。这个参数的值越大，就表明该像素邻域内有更宽广的颜色会被混合到一起，产生较大的半相等颜色区域。

Ø  10 / 2：第五个参数，double类型的sigmaSpace坐标空间中滤波器的sigma值，坐标空间的标注方差。他的数值越大，意味着越远的像素会相互影响，从而使更大的区域足够相似的颜色获取相同的颜色。当d>0，d指定了邻域大小且与sigmaSpace无关。否则，d正比于sigmaSpace。

 

三、完整程序代码

#include <opencv2/core/core.hpp> 

#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> 

#include <opencv2/opencv.hpp> 

 

#include <vector> 

#include <cstdio> 

 

using namespacestd;

using namespacecv;

 

int main()

{

   Mat ScrImage, ScrImgaeCopy1, OutImage, OutImage1, OutImage2,OutImage3, OutImage4;

   ScrImage = imread("E:\\1TJQ\\Opencv\\Images\\image1.jpg");//读入图像

 

   namedWindow("【原图】");

   imshow("【原图】", ScrImage);

 

   medianBlur(ScrImage,OutImage3, 7);                     //中值滤波

   bilateralFilter(ScrImage,OutImage4, 10, 10 * 2, 10 / 2);  //双边滤波

 

   namedWindow("【效果图medianBlur】");

   imshow("【效果图medianBlur】",OutImage3);

   namedWindow("【效果图bilateralFilter】");

   imshow("【效果图bilateralFilter】",OutImage4);

  

   waitKey(0);

   return NULL;

}

 

参考内容：

http://www.cnblogs.com/mq0036/p/5902104.html