图像平滑处理
来源:互联网 发布:手淘宝网 编辑:程序博客网 时间:2024/05/16 17:24
图像平滑处理
目标
本教程教您怎样使用各种线性滤波器对图像进行平滑处理,相关OpenCV函数如下:
- blur
- GaussianBlur
- medianBlur
- bilateralFilter
原理
Note
以下原理来源于Richard Szeliski 的著作 Computer Vision: Algorithms and Applications 以及 Learning OpenCV
平滑 也称 模糊, 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法。
平滑处理的用途有很多, 但是在本教程中我们仅仅关注它减少噪声的功用 (其他用途在以后的教程中会接触到)。
平滑处理时需要用到一个 滤波器 。 最常用的滤波器是 线性 滤波器,线性滤波处理的输出像素值 (i.e. ) 是输入像素值 (i.e. )的加权和 :
称为 核, 它仅仅是一个加权系数。
不妨把 滤波器 想象成一个包含加权系数的窗口,当使用这个滤波器平滑处理图像时,就把这个窗口滑过图像。
滤波器的种类有很多, 这里仅仅提及最常用的:
归一化块滤波器 (Normalized Box Filter)
最简单的滤波器, 输出像素值是核窗口内像素值的 均值 ( 所有像素加权系数相等)
核如下:
高斯滤波器 (Gaussian Filter)
最有用的滤波器 (尽管不是最快的)。 高斯滤波是将输入数组的每一个像素点与 高斯内核 卷积将卷积和当作输出像素值。
还记得1维高斯函数的样子吗?
假设图像是1维的,那么观察上图,不难发现中间像素的加权系数是最大的, 周边像素的加权系数随着它们远离中间像素的距离增大而逐渐减小。
Note
2维高斯函数可以表达为 :
其中 为均值 (峰值对应位置), 代表标准差 (变量 和 变量 各有一个均值,也各有一个标准差)
中值滤波器 (Median Filter)
中值滤波将图像的每个像素用邻域 (以当前像素为中心的正方形区域)像素的 中值 代替 。
双边滤波 (Bilateral Filter)
- 目前我们了解的滤波器都是为了 平滑 图像, 问题是有些时候这些滤波器不仅仅削弱了噪声, 连带着把边缘也给磨掉了。 为避免这样的情形 (至少在一定程度上 ), 我们可以使用双边滤波。
- 类似于高斯滤波器,双边滤波器也给每一个邻域像素分配一个加权系数。 这些加权系数包含两个部分, 第一部分加权方式与高斯滤波一样,第二部分的权重则取决于该邻域像素与当前像素的灰度差值。
- 详细的解释可以查看 链接
源码
本程序做什么?
- 装载一张图像
- 使用4种不同滤波器 (见原理部分) 并显示平滑图像
下载代码: 点击 这里
代码一瞥:
解释
下面看一看有关平滑的OpenCV函数,其余部分大家已经很熟了。
归一化块滤波器:
OpenCV函数 blur 执行了归一化块平滑操作。
我们输入4个实参 (详细的解释请参考 Reference):
- src: 输入图像
- dst: 输出图像
- Size( w,h ): 定义内核大小( w 像素宽度, h 像素高度)
- Point(-1, -1): 指定锚点位置(被平滑点), 如果是负值,取核的中心为锚点。
高斯滤波器:
OpenCV函数 GaussianBlur 执行高斯平滑 :
我们输入4个实参 (详细的解释请参考 Reference):
- src: 输入图像
- dst: 输出图像
- Size(w, h): 定义内核的大小(需要考虑的邻域范围)。 和 必须是正奇数,否则将使用 和 参数来计算内核大小。
- : x 方向标准方差, 如果是 则 使用内核大小计算得到。
- : y 方向标准方差, 如果是 则 使用内核大小计算得到。.
中值滤波器:
OpenCV函数 medianBlur 执行中值滤波操作:
我们用了3个参数:
- src: 输入图像
- dst: 输出图像, 必须与 src 相同类型
- i: 内核大小 (只需一个值,因为我们使用正方形窗口),必须为奇数。
双边滤波器
OpenCV函数 bilateralFilter 执行双边滤波操作:
我们使用了5个参数:
- src: 输入图像
- dst: 输出图像
- d: 像素的邻域直径
- : 颜色空间的标准方差
- : 坐标空间的标准方差(像素单位)
结果
程序显示了原始图像( lena.jpg) 和使用4种滤波器之后的效果图。
这里显示的是使用 中值滤波 之后的效果图:
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